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增强的说话对话的语音模型中的次语言学特征
大型语言模型在聊天、推理和问答等任务中表现出卓越的能力，然而标准的语言模型可能会忽略关键的语用信息，如情感、情感和口语风格，而这些信息对于实现自然、类似人类的口语对话非常重要，特别是当这些信息通过声学提示来传达时。因此，我们提出了一种增强语
PDF6 months ago
德国 FinBERT：一种德语预训练语言模型
德国 FinBERT 是一种专门针对金融文本数据的新型预训练德语语言模型，通过综合的预训练过程进行训练，利用包括德国公司财务报告、临时公告和新闻在内的大量语料库。评估结果表明，在金融领域数据上，德国 FinBERT 在情绪预测、主题识别和问
PDF8 months ago
衡量有影响力的信息对不同角色的影响
本文提出了一个新任务 ——Response Forecasting on Personas for News Media，并创建了一个包含 13,357 条回复的数据集，以预测不同人物或人群对新闻事件的不同响应，其中任务除了预测评论的情感极
PDFa year ago
CVPR基于 Transformer 的视频情感反应强度估计和表达分类的多模态特征提取与融合
本文论述了针对 ABAW2023 中的情感行为分析领域的两个子挑战 - 表情分类和情感反应强度评估的高级解决方案。该方案使用了多种模型和工具来提取多模态特征，并有效地处理分类中的挑战，从而显著提高了模型在多模态情况下的情感预测精度。在情感反
PDFa year ago
多模式多任务学习中广告理解基准测试
为了更好地了解广告的主题和情感，本文提出了一种新颖的深度多模态多任务框架，将多种模态整合起来，同时实现广告的主题和情感的预测。通过多模态注意力模块，该模型在最新的大型广告数据集上实现了最先进的性能。
PDF5 years ago
MM社交媒体中新闻媒体的热议事件挖掘
该研究旨在使用深度神经网络进行情感预测，从而检测社交网络中的攻击性回应，特别是在新闻媒体领域的应用。通过对来自 BBCNews、CNN 和 FoxNews 等新闻媒体的 Facebook 发帖评论进行分析，此研究来自训练基于 Word2Ve
PDF5 years ago
EMNLP情感分析中解释循环神经网络预测
本文提出了将 Layer-wise Relevance Propagation 扩展到递归神经网络的方法，并应用于五分类情感预测任务中的双向 LSTM 模型，其结果 qualitatively and quantitatively 均优于之
PDF7 years ago
建模句子的卷积神经网络
本文介绍了一种称为动态卷积神经网络的卷积架构，它使用动态 k-Max 池化进行句子的语义建模，并通过四项实验（二进制和多类情感预测，六路问题分类和推特情感预测）展示了出色的表现。
PDF10 years ago