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EMNLPEMO-KNOW：情感和情感原因的大规模数据集
近年来，情绪原因分析引起了研究人员的关注。为了填补现有数据集在规模和情绪类别数量上的限制，并提供更具抽象性和可推广性的根本原因，我们引入了一个由 1500 万个清理后的推文构成的大规模情绪原因数据集。我们描述了我们的筛选过程，其中包括全面的
PDF18 days ago
使用英文提示比目标语言提示更好地进行基于 NLI 的零射手情感分类
情感分类是一个具有挑战性和主观性的任务，需要解释文本刺激所需的认知推理过程。本文针对存在的研究空白，探讨了在非英语文本中使用哪种语言进行情感标签提示的问题，并通过自然语言推理基于语言模型的实验结果表明，即使数据来源是不同语言，使用英语提示更
PDF5 months ago
EmoGen: 基于文本到图像扩散模型的情感图像内容生成
我们提出了一种能够根据情感类别生成语义清晰、情感忠实的图像的新任务，具有显著优于现有文本到图像扩散模型的定量和定性表现，并且能够帮助情感理解和激发情感艺术设计。
PDF6 months ago
EmoGator: 一份新的开源语音爆发数据集及基准机器学习分类方法
通过 EmoGator 数据集探讨机器识别人类言语之外的表情声音，辅助情感分析，为日后研究提供方向，并提供数据下载。
PDF2 years ago
ACLsplink” 是愉快的，“phrouth” 是可怕的：无意义词汇的情感强度分析
研究了人们是如何从语音和词素等表层模式出发，分配词语情感强度值的，并发现人们不仅根据表面模式，而且根据词语间的相似性，如 “juy” 与 “joy” 或 “flike” 与 “like”，将情感意义赋予词语。
PDF2 years ago
EmotioNet 挑战：在野外识别面部情感表达
本文介绍了 EmotioNet 挑战的方法和结果，其中第一项挑战测试了当前计算机视觉算法在自动检测表情动作单元（AU）方面的能力，第二项挑战测试了算法在面部表情图像的情感分类方面的能力，研究表明当前机器学习算法在这两个任务中无法可靠地解决问
PDF7 years ago