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事实与感受：在表格转文本生成中捕捉客观性和主观性
通过对线性化表格进行序列到序列模型的微调和在流行的大型语言模型上进行提示，我们分析了从定量和定性的角度来确保捕捉主观性和事实的一致性的结果，显示出微调的 LMs 可以接近提示的 LLMs。根据我们的了解，我们提供了一种多类型和包含主观性的表
PDF21 days ago
COLING一份包含人类和机器洞见的法国虚假新闻多标签数据集
我们提供了一个被 8 名注解者使用 11 个标签注释的 100 份文件的语料库，该文件语料库从 17 个被专家机构认为不可靠的法国新闻来源中选取。通过收集比通常更多的标签和注解者，我们可以确定人类认为是伪新闻特征，并将其与自动分类器的预测进
PDF3 months ago
通过模型生成的图像满意度的动机背景的视角理解主观性
图像生成模型在各种应用中变得普遍。这些模型通常通过使用假设普遍标准的人类质量判断进行微调和评估，而未考虑任务的主观性。为了研究如何量化主观性及其影响的规模，我们测量了不同使用情况下人类标注者之间的评估差异。通过模拟标注者主观性的潜在因素，我
PDF4 months ago
通过与计算机体层摄影测量的总肺容量进行比较，评估胸部 X 射线分割区域上的肺部低估情况
肺部掩模创建缺乏明确的标准和规范指南，导致注释者之间存在较高的主观性。在这项研究中，我们通过与计算机断层扫描（CT）评估的总肺容积进行比较，评估了按照当前最先进方法创建的胸部 X 线分割掩模上的肺部区域的低估情况。我们发现，通过遵循心脏、纵
PDF5 months ago
ABSA 中句子难度预测的语言特征
通过对三个数据集：Laptops、Restaurants 和 MTSC（多目标依赖情感分类）以及这三个数据集的合并版本进行实验，研究领域多样性和句法多样性对句子难度的影响，并通过组合分类器来识别最难的句子和分析其特征。
PDF5 months ago
ACL论论述多样性的实证分析
通过介绍多个方面的多样性，包括意见、注释者和来源，评估了目前在关键点分析任务中表现欠佳的高层次论证总结方法，并发现通用 LLM 和专用 KPA 模型在处理数据来源、代表少数人的论点和人类提供的主观性方面存在互补的优势，观察到多样化的训练数据
PDF5 months ago
从广义的笑声到个性化的轻笑：发挥数据融合在主观幽默检测中的力量
我们选择了滑稽任务，因为滑稽任务严重依赖于幽默感，它是基本主观的。我们的实验表明，在训练过程中，通过包含个性化数据，滑稽检测的任务获得了极大的益处。
PDF7 months ago
EMNLP建模人类标签变异的建筑甜点：以论证质量为例，最好相关视角！
通过对两个论证质量分类任务（论证具体性和结论的有效性 / 新颖性）的研究，我们发现推荐系统架构相对于多数标签模型能使得个体标注者的 F1 得分提高高达 43％，这表明在处理主观性时，与个体观点相关的方法是可行的。
PDF8 months ago
跨多元社群中有毒评论识别的主观建模（通过模仿标注者注释）
在线毒性讨论的普及和影响使内容管理至关重要。自动化系统在识别有毒评论和减少对人工管理的依赖方面起着至关重要的作用。然而，识别多样化社区的有毒评论仍然存在挑战，本研究对此进行了探讨。
PDF8 months ago
EMNLP利用大型语言模型进行文本分类的合成数据生成：潜力与局限性
通过研究 LLM 生成的合成数据的表现与分类的主观性之间的关系，我们发现主观性对于模型训练的合成数据的性能具有负面影响，从而限制了利用 LLM 进行合成数据生成的潜力和局限性。
PDF9 months ago
超越领域差距：利用主观性进行基于素描的人物检索
通过引入大规模、多样式和跨样式三个基准，该研究提出了解决主观性挑战的方法，包括非局部融合模块和属性对齐模块，取得了在这些基准中的领先性能。
PDF10 months ago
测量文本的不确定性和主观性：从符号到神经 VAGO
我们提出了一种混合方法来自动测量文本中的模糊性和主观性，首先介绍了专家系统 VAGO，然后在小型事实与意见语句基准上加以说明，并在更大的法国新闻语料库 FreSaDa 上进行测试以确认讽刺性与常规文本中主观标记的更高普遍性。然后我们基于类似
PDF10 months ago
无监督机器学习模型选择中的主观性
本研究以隐马尔可夫模型为例，调查了模型选择过程中涉及的主观性，发现参与者和大型语言模型在不同的应用场景下存在选择的差异和不一致性，结果突出了在模型选择过程中制定标准化方式以记录主观选择的重要性。
PDF10 months ago
SafeWebUH 参加 2023 SemEval 任务 11：在贬损性文本中学习注释者不一致性：直接训练与聚合的比较
本文使用四个数据集提供的 SemEval-2023 任务 11 训练数据，并微调 BERT 模型，以捕捉反对意见。研究结果表明，单独注释者建模和聚合降低了交叉熵得分平均约为 0.21，这进一步证明注释者元数据有助于平均降低互信息损失得分约为
PDFa year ago
文化分析：主观性、可扩展性、情境性和时间性建模
文化和人工智能之间存在双向关系，因此需要更全面地考虑文化的复杂性，包括主观性、可扩展性、上下文性和时间性，以便更好地捕捉文化的复杂性和解决人工智能中的偏见问题。
PDF2 years ago
分析在线幽默评分中的性别和年龄差异
通过分析男女和不同年龄组的幽默和冒犯评分数据，发现女性和年长评分员更容易将两个概念联系起来，更倾向于低幽默评分和高冒犯评分。研究中探讨了这些结果对计算幽默检测的影响和下游任务的启示。
PDF2 years ago
基于提示的人格和人际反应预测系统
利用预训练语言模型的提示学习方法，采用数据增强和模型组合，实现了计算机对主观性、情感和社交媒体分析领域的个性预测任务，同时提供了在线软件演示和代码的方便研究。
PDF2 years ago
ACL主观 NLP 任务的两种对比数据注释范式
本研究提出使用描述性和规范性两种策略来标注数据，探讨了两种策略的优劣，并且借助仇恨言论数据的标注实验来说明两种策略的不同。
PDF3 years ago
脱离实体的机器学习：自然语言处理中客观性幻象研究
本文分析了数据集和模型开发中的主观选择在构建社会偏见中发挥的作用，认为消除偏见是不可能的，并指出去偏见方法只能解决部分偏见问题。
PDF3 years ago
EMNLPSubjQA: 一份主观性和评论理解数据集
该研究探讨主观性和问答之间的关系，并基于顾客评论发布了一个包含 6 个领域主体性注释的问答数据集（SubjQA）。
PDF4 years ago