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生成语言模型能否多元文化化？基于 ChatGPT 对豪萨文化和情感的研究
我们研究了 ChatGPT 对豪萨文化和情感的表达方式，通过比较生成回答和豪萨本地人在 37 个与文化相关的问题上的回答，以及运用情感分析和相似性度量等方法进行实验和评估，结果显示 ChatGPT 在某种程度上和人类回答相似，但同时也存在知
PDF7 days ago
优化情绪分析的语言模型：认知科学的见解
借鉴情感和交流方面的认知科学研究，提出改进语言模型用于情感分析的方法，并探讨情感理论、自然语言处理中的情感标注方法及其与心理学理论的关联，以及认知语用学中的情感交流分析方法，最后提出了改进语言模型用于情感分析的方向。
PDF23 days ago
InstructAvatar：基于文本的情绪和动作控制的角色生成
本文提出了一种新颖的以文本为导向的方法，用于生成情感表达的二维化身，提供了细粒度控制、改进的交互性和对生成视频的泛化能力，实验结果表明，该方法在细粒度情感控制、唇同步质量和自然度方面优于现有方法。
PDFa month ago
情绪在在线健康社区信息支持问答对中的作用：一种多模态深度学习方法
该研究探讨了在线健康社区中信息支持寻求问题、回答和有益评级之间的关系。我们创建了一个标记的问题 - 回答数据集，并开发了可靠地预测信息支持问题和回答的多模式机器学习和深度学习模型。我们采用可解释的人工智能揭示了信息支持交流中蕴含的情感，并展
PDFa month ago
大型语言模型中情感和语言模型的融合，用于道德合规
这项研究开发了用于大型语言模型（LLMs）更好地管理与情感和伦理有关的语言行为的先进方法。我们引入 DIKE，这是一个对抗性框架，可以增强 LLMs 内化和反映全球人类价值观的能力，以适应不同的文化背景，以促进用户之间的透明度和信任。该方法
PDF2 months ago
基于机器学习的 NLP 在霍乱 X 数据集上的情感分类
该研究旨在分析关于霍乱的社交媒体帖子中表达的情绪，使用自然语言处理工具、机器学习模型等方法进行情感分类，结果显示 LSTM 模型的准确率最高，情感分类对于深入了解霍乱对社会的影响具有潜在的作用，并能为公共卫生战略的制定提供有效干预措施。
PDF2 months ago
三星中国研究院 - 北京在 SemEval-2024 任务 3 中的多阶段对话情感原因匹配系统
本研究提出了一个多阶段框架，旨在通过目标情绪生成情绪并提取情绪的因果对。我们的方法在竞赛中在两个子任务中均获得第一名。
PDF2 months ago
CVPRCAGE：环绕情感引导的表达推断
本研究通过深入比较 AffectNet 和 EMOTIC 两个数据集，提出了一种基于连续 valence 和 arousal 标签的面部表情预测模型，通过将离散类别标签与连续情绪标签结合，显著改善表情推断的性能，取得了在 AffectNet
PDF2 months ago
融合视觉、生理和词汇信息的多层多模态隐含狄利克雷分配用于情绪概念形成的研究
通过建构情绪理论建立多层多模潜在狄利克雷分配模型来解释情绪概念的形成过程，并验证了该模型对主观人类情绪匹配度和未知信息预测的有效性。
PDF3 months ago
CVPR统一且可解释的情感表示与表达生成
我们提出了一个可解释且统一的情感模型 (C2A2)，并通过修改文本条件扩散模型来生成连续表情，从而实现了情感的精细生成。
PDF3 months ago
游戏持续时间对情感的影响：理解长时间游戏过程中玩家情绪的框架
通过研究游戏持续时间对玩家情绪的影响，发现较长游戏时间显著影响玩家的情绪，建议游戏开发者创作较短的有趣游戏以减少情绪影响。
PDF3 months ago
通过整合多模态知识进行情感行为分析
通过利用各种数据集和方法设计，我们可以在自然环境中全面评估情感行为分析技术的真实性和适用性，从而实现情感智能技术，使设备能像人类一样理解和反应我们的情感。
PDF4 months ago
ECRC：基于 GCN 的韩语会话情绪因果识别
本研究使用深度神经网络方法进行情感和对话背后原因的多任务学习，并利用词语和句子级嵌入来克服以往方法的限制。提出的情感 - 因果识别对话模型独特地结合了双向长短期记忆和图神经网络模型，有效地构建抽象概念并最小化信息损失。实验结果表明，该模型在
PDF4 months ago
COLING自然语言处理中的情感分析：趋势、差距和未来发展路线图
对自然语言处理领域的情感分析进行全面综述，讨论任务定义、重要情感框架、文化因素的主观性考虑以及 NLP 应用，并指出研究中存在的四个缺陷。
PDF4 months ago
变形者：通过隐喻性视觉叙事进行互动化、情感化和创造性的梦境叙事
通过使用生成型人工智能模型的情感界面，用户可以回忆和反思他们的梦境体验，进而以有意义的方式重新体验和反思自己的经历。
PDF4 months ago
使用深度学习技术对短英文文本进行情感分类
使用深度学习技术和 BERT 文本嵌入方法，对来自资源匮乏语言的有限文本数据集进行情感识别的研究，通过介绍 SmallEnglishEmotions 数据集验证了这些方法在准确分类数据集中的优越性。
PDF4 months ago
GuReT：区分罪恶和遗憾相关文本
人类决策和情绪，尤其是罪恶感和后悔的复杂关系，对行为和幸福感有重要影响。本研究介绍了一个数据集，专门研究罪恶感和后悔以及它们特有的文本标记之间的关系，填补了情感计算研究中的一个重要空白。我们将罪恶感和后悔识别视为二元分类任务，并采用三种机器
PDF5 months ago
神经形态学价值和唤起估计
使用神经形态学数据从面部预测价值和唤醒值，并将训练模型直接应用于情绪识别任务。
PDF5 months ago
HappyRouting：学习情感感知的规模化野外导航路线轨迹
HappyRouting 通过机器学习的情感地图层，在实际交通中引导司机选择带来积极情感体验的路线，提高主观感受的愉悦度，并探讨了如何将基于情感的路径规划整合到导航应用程序中，促进出行中的情感福祉。
PDF5 months ago
合作物流问题中关注隐私、具有情绪感知的代理商的信任模型
本文提出了一个信任模型，用于混合环境中人类和无人车协作。我们以一种连贯的方式将情感引入到信任模型中，以实用的方法与当前心理学理论相结合。最具创新性的贡献是隐私问题在情感信任模型的合作决策中的作用。情感和信任都通过 GAMA 智能体平台中的自
PDF5 months ago