sentiment analysis | BriefGPT

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基于 LLM（GPT-3）的情感分析的优化技术
本论文旨在探索基于大型预训练语言模型（如 GPT-3）的情感分析优化技术，以提高模型性能和效果，并进一步促进自然语言处理（NLP）的发展。通过介绍情感分析的重要性和传统方法的局限性，介绍了 GPT-3 和微调技术，并详细解释了它们在情感分析
PDF3 days ago
在线仇恨言论检测的差距弥合: X/Twitter 上对同性恋内容的 BERT 与传统模型的比较分析
我们的研究通过关注同性恋恶言，填补了在线仇恨言论检测研究中的一个重要空白。通过利用先进的情感分析模型，尤其是 BERT，和传统的机器学习方法，我们开发出了一个细致入微的方法来识别 X/Twitter 上的同性恋恶言内容。这项研究具有重要意义
PDF4 days ago
贴纸对多模态聊天情感分析和意图识别的影响：一个新的任务、数据集和基线模型
提出了一个新的任务：涉及贴纸的多模态聊天情感分析和意图识别 (MSAIRS)，并引入了一个包含来自多个主流社交媒体平台的中文聊天记录和贴纸的新颖多模态数据集。通过该数据集，我们能够更好地了解贴纸对聊天情感和意图的影响，并提出了一个有效的多模
PDF5 days ago
利用机器学习和动态分析解读公众对地理工程和气候问题的关注
通过对英文新闻文章以及谷歌趋势数据的综合数据分析，该研究发现正能量的能源相关新闻是公众对地质工程越感兴趣的重要因素，并且这种趋势随时间的推移而持续存在。这些发现揭示了公众参与地质工程和气候行动的非均衡性，特定主题如能源、灾害和政治相关的气候
PDF8 days ago
SaudiBERT: 一种基于沙特方言语料库预训练的大型语言模型
本文介绍了 SaudiBERT，这是一个在沙特方言文本上进行预训练的单一方言阿拉伯语言模型。通过与其他六个多方言阿拉伯语言模型在 11 个评估数据集上的比较，分为情感分析和文本分类两组，SaudiBERT 在这两组中分别达到了 86.15%
PDF9 days ago
引用是否能反映一篇论文的可重复性？机器学习论文案例研究
使用下游引文语境作为可再现性的信号进行情感分析，以解释机器学习复现挑战中复现尝试的积极或消极结果。
PDF12 days ago
跨语言情感分析：机器翻译英语前后的评估
本文研究了跨多语言数据集及经过机器翻译的文本中，变压器模型在情感分析任务中的表现，并通过比较这些模型在不同语言环境中的效果，洞察其性能变化对情感分析跨多种语言的潜在影响，同时还探讨了其缺点及未来研究的潜在方向。
PDF14 days ago
情感在语言模型中的意义是什么？
通过测试语言模型的分类能力并结合实际应用需求，本文旨在提出一种更精确的情感测量模型，以替代广义的情感概念，从而更好地进行情感分析。
PDF16 days ago
音乐中歌词和音频的联合情感分析
音乐中情感或心情可以在不同层面上表达自己。我们评估了基于歌词和音频的情感分析模型，并提出了结合音频和歌词结果的不同方法。我们还研究了音频和歌词情感之间的错误分类和矛盾，并确定了可能的原因。最后，我们解决了这个研究领域的一些基本问题，如主观性
PDF16 days ago
评价患者评论的人工和基于语言模型的情感标注的中立性的困难性
情感分析是为了提供定向改进医疗服务而聚合患者声音的重要工具。这篇文章记录了一项工作，旨在为挪威公共卫生研究所（NIPH）收集的患者调查自由文本评论添加情感标注，并评估了使用大型语言模型作为标注工具的可行替代方案。
PDF20 days ago
大型语言模型在目标情感分析中的应用
本文研究使用基于解码器的生成式 Transformer 来提取对俄罗斯新闻文章中的命名实体的情感分析能力，通过对 RuSentNE-2023 数据集进行实验，发现在无监督和有监督转换器中，零 - shot 方法的结果与以 BERT-base
PDFa month ago
情感分析的因果性质
情感分析将情感表达在文本中进行识别，本文将情感分析分解为两个任务：区分评论是否 “引导” 情感或情感是否 “引导” 评论的因果假设，以及使用评论预测情感的传统任务。利用心理学中的峰 - 尾规则，我们通过计算整体情感得分来将样本分类为两种因果
PDFa month ago
关系图卷积网络用于情感分析
我们提出了使用关系图卷积网络（RGCNs）进行情感分析的方法，该方法通过捕捉作为图中节点表示的数据点之间的依赖关系，提供了解释性和灵活性。通过在亚马逊和 Digikala 数据集上使用预训练的语言模型（如 BERT 和 RoBERTa）与
PDFa month ago
基于深度学习的医学文本情感分析
本研究使用双向编码器表示来自转换器（BERT）的基本预训练模型，并在输出层使用卷积神经网络（CNN）、全连接网络（FCN）和图卷积网络（GCN）等模块进行实验和分析。结果表明，在与 BERT 等预训练模型结合使用较小的医学文本数据集进行训练
PDFa month ago
大型语言模型在社交媒体上区分反疫苗和亲疫苗信息的准确性：以人类乳头瘤病毒疫苗为例
疫苗接种在社交媒体上引发了多种不同的公众意见，本研究评估了基于大型语言模型的 ChatGPT 用于情感分析，以识别人乳头瘤病毒（HPV）疫苗接种的不同立场，结果表明 ChatGPT 在分析社交媒体上的公众意见方面具有潜力，但需要在特定公共卫
PDFa month ago
用户生成的药物评论的情感分析使用机器学习技术
通过使用 BERT、SciBERT 和 BioBERT 等预训练语言模型，本研究提出了一种药物评论分类系统，该系统可以将用户对特定药物的评论分为积极、消极和中性等不同类别，以分析人们对不同药物的情绪反馈。
PDFa month ago
在电子商务平台中使用混合算法寻找虚假评论
我们提出了一种创新的集成方法来进行情感分析以找到伪造评论，它结合了支持向量机、K 最近邻算法和决策树分类器的预测能力，从而在伪造评论预测中实现了卓越的准确性和鲁棒性，突显了集成技术在使用混合算法中开展伪造评论研究方面的潜力。
PDFa month ago
情感分析与随机森林用于科技文本中的 LLM 与人工来源分类
提出了一种新的方法来对来自自动文本生成引擎或人类的文本进行分类，该方法基于情感分析作为特征工程的源，并以此训练随机森林分类算法。使用四个不同的情感词典，生成了一些新特征，并将其输入机器学习的随机森林方法进行训练，结果非常有说服力，这可能是一
PDFa month ago
COLING利用大型语言模型解读新闻中的政治实体情感：零样本与少样本策略
利用大型语言模型（LLMs）预测政治新闻文章中特定实体的情感，并通过少样本学习（few-shot）策略和连续思维（COT）方法增强情感预测准确率。研究结果发现，LLMs 在捕捉实体特定情感方面优于经过调优的 BERT 模型，并且通过在上下文
PDFa month ago
增强面向方面的情感分析系统性能
该研究引入了一种名为 SentiSys 的创新增强型边缘图卷积网络，用于在保留完整特征信息的同时导航句法图，从而提高情感分析性能。评估实验和消融研究表明，SentiSys 在方面级情感分析中取得了改进的性能，成功解决了句法特征提取的挑战，展
PDFa month ago