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EMNLPBLP 2023 任务 2：情感分析
介绍了 BLP 情感共享任务的概述，该任务是在 2023 BLP 研讨会上举办的，与 EMNLP 2023 同时举行。该任务的定义是在给定的社交媒体文本中检测情感。
PDF8 months ago
基于 Transformer 的情感检测方法
本研究探讨了采用不同类型的最先进的转换器模型对文本分类的性能，发现其中 RoBERTa 模型在测试数据集上表现最佳，可用于文本中灾难的检测。此外，我们发现预处理技术，词汇表中单词的性质，不平衡标签和模型参数对学习算法的性能产生影响。
PDFa year ago
ACLCLMLF：用于多模态情感检测的对比学习和多层融合方法
该论文提出了一种用于多模态情感检测的对比学习和多层融合（CLMLF）方法，通过对文本和图像进行隐藏表征编码，设计了两个对比学习任务，标签对比学习和数据对比学习，有助于模型学习多模态数据中与情感相关的共同特征。在公开数据集上进行的大量实验证明
PDF2 years ago
使用动态异构图神经网络共同建模方面与情感
本文提出了一种新的动态异构图结构来联合建模方面提取和情感检测，实验结果表明，我们的模型优于现有最先进的模型，特别在多观点方面和无观点方面的情况下，性能显著提高。
PDF4 years ago
通过标签转移从单语到合成混码文本以提高情感检测
本篇论文研究了如何通过合成标记的混合文本来提高情感标签和仇恨言论检测的准确性，特别是对于那些涉及少数民族语言的语料库，该方法可以有效地通过从自动翻译的资源语言选择适当的标记跨度替换所选的子树来实现。
PDF5 years ago
ACL从视觉和声音模态获取无文本情感的可扩展多模态情感分类
本文介绍了一种多模态融合模型，该模型专门使用高级视频和音频特征来分析口语句子的情感。该模型在 CMUMOSEI 数据集上进行了训练和测试，并获得了验证集上的 F1 得分 0.8049 和挑战测试集上的 F1 得分 0.6325。
PDF6 years ago
一种用于印地语 - 英语混合编码数据情感分析的集成模型
本研究提出了基于字符三元组 LSTM 模型和基于词元素的多项式朴素贝叶斯 (MNB) 模型的集成模型，用于识别印地语 - 英语 (Hi-En) 混合数据的情感极性，实验结果表明，相较于几个基准和其他基于深度学习的提出的方法，我们的方法在真实
PDF6 years ago
加拿大 NRC：构建推文情感分析的最新技术
本文介绍如何使用基于 SVM 算法的两种分类器来检测消息（如推文和短信）的情感和词汇层面上的情感，并详细描述了使用各种表层形式、语义和情感特征进行实现。其中，基于词典的特征在所有特征中获得了 5 个 F-score 点的增益，两个系统都可以
PDF11 years ago