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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
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2 months ago
StickerConv: 从零开始生成多模态共情回复
通过使用代理人的互动来模拟人类使用贴图以增强多模式感性交流，该研究介绍了一种名为 Agent4SC 的贴图对话机器人，并发展了一个多模式感性对话数据集 StickerConv，通过增强多模式环境下感性应答的生成，提出了一种名为 PEGS 的
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6 months ago
Sticker820K: 通过表情包强化交互检索
提出了一个大规模的中文贴纸数据集，Sticker820K，以及一个基于该数据集的 StickerCLIP 模型，其在贴纸数据集上的文本到图像检索任务中表现出强大的优势，并引入了 prompt tuning 技术扩展 LLM 模型的能力。
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a year ago
ACL
通过多任务学习在开放域对话中选择贴纸
该论文介绍了一种多任务学习方法，其包含三个辅助任务，强化对话历史、情感和标签的语义理解。在挑战性数据集上的大量实验表明，该模型可以更好地组合多模态信息，并在强基线模型上实现显着更高的准确性。消融研究进一步验证了每个辅助任务的有效性。
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2 years ago
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