論文の概要: Fine-Grained Emotion Prediction by Modeling Emotion Definitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12135v1
- Date: Mon, 26 Jul 2021 12:11:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-27 16:25:42.512661
- Title: Fine-Grained Emotion Prediction by Modeling Emotion Definitions
- Title(参考訳): 感情定義のモデル化によるきめ細かい感情予測
- Authors: Gargi Singh and Dhanajit Brahma and Piyush Rai and Ashutosh Modi
- Abstract要約: 本研究では,感情定義モデルを用いて,テキスト中の感情の微粒化を予測するための新しいフレームワークを提案する。
我々のモデルは、詳細な感情データセットGoEmotionsの既存の最先端よりも優れています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.098917459551167
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a new framework for fine-grained emotion prediction
in the text through emotion definition modeling. Our approach involves a
multi-task learning framework that models definitions of emotions as an
auxiliary task while being trained on the primary task of emotion prediction.
We model definitions using masked language modeling and class definition
prediction tasks. Our models outperform existing state-of-the-art for
fine-grained emotion dataset GoEmotions. We further show that this trained
model can be used for transfer learning on other benchmark datasets in emotion
prediction with varying emotion label sets, domains, and sizes. The proposed
models outperform the baselines on transfer learning experiments demonstrating
the generalization capability of the models.
- Abstract(参考訳): 本稿では,感情定義モデルを用いて,テキスト中のきめ細かな感情予測を行う新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,感情予測の主要なタスクを訓練しながら,感情の定義を補助タスクとしてモデル化するマルチタスク学習フレームワークである。
マスキング言語モデリングとクラス定義予測タスクを用いて定義をモデル化する。
我々のモデルは、詳細な感情データセットGoEmotionsの既存の最先端よりも優れています。
さらに,このモデルを用いて,感情のラベルセットやドメイン,サイズが変化する感情予測において,他のベンチマークデータセットの転送学習を行うことができることを示した。
提案モデルは,モデルの一般化能力を実証する伝達学習実験のベースラインよりも優れている。
関連論文リスト
- Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When
Predicting Emotion [97.98240591442922]
本研究では,人間の感情が感情の予測において,モデルが有意であると考えられる特徴とどのように相関するかを検討する。
EmoTriggerを使って、感情のトリガーを識別する大きな言語モデルの評価を行う。
分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T06:20:13Z) - Computer Vision Estimation of Emotion Reaction Intensity in the Wild [1.5481864635049696]
本稿では,新たに導入された感情反応強度(ERI)推定課題について述べる。
視覚領域で訓練された4つのディープニューラルネットワークと、感情反応強度を予測するために視覚的特徴と音声的特徴の両方で訓練されたマルチモーダルモデルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-19T19:09:41Z) - Using Emotion Embeddings to Transfer Knowledge Between Emotions,
Languages, and Annotation Formats [0.0]
私たちは、異なる構成間で移行可能な単一のモデルを構築する方法を示します。
Demuxはゼロショット方式で知識を新しい言語に同時に転送できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T22:32:36Z) - MEmoBERT: Pre-training Model with Prompt-based Learning for Multimodal
Emotion Recognition [118.73025093045652]
マルチモーダル感情認識のための事前学習モデル textbfMEmoBERT を提案する。
従来の「訓練前、微妙な」パラダイムとは異なり、下流の感情分類タスクをマスク付きテキスト予測として再構成するプロンプトベースの手法を提案する。
提案するMEMOBERTは感情認識性能を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T09:57:00Z) - Dynamic Modeling of Hand-Object Interactions via Tactile Sensing [133.52375730875696]
本研究では,高分解能な触覚グローブを用いて,多種多様な物体に対して4種類のインタラクティブな動作を行う。
我々は,クロスモーダル学習フレームワーク上にモデルを構築し,視覚処理パイプラインを用いてラベルを生成し,触覚モデルを監督する。
この研究は、高密度触覚センシングによる手動物体相互作用における動的モデリングの一歩を踏み出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-09T16:04:14Z) - Enhancing Cognitive Models of Emotions with Representation Learning [58.2386408470585]
本稿では,きめ細かな感情の埋め込み表現を生成するための,新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,コンテキスト型埋め込みエンコーダとマルチヘッド探索モデルを統合する。
本モデルは共感対話データセット上で評価され,32種類の感情を分類する最新結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T16:55:15Z) - Modality-Transferable Emotion Embeddings for Low-Resource Multimodal
Emotion Recognition [55.44502358463217]
本稿では、上記の問題に対処するため、感情を埋め込んだモダリティ変換可能なモデルを提案する。
我々のモデルは感情カテゴリーのほとんどで最先端のパフォーマンスを達成する。
私たちのモデルは、目に見えない感情に対するゼロショットと少数ショットのシナリオにおいて、既存のベースラインよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T06:10:39Z) - Facial Expression Editing with Continuous Emotion Labels [76.36392210528105]
深層生成モデルは、自動表情編集の分野で素晴らしい成果を上げている。
連続した2次元の感情ラベルに従って顔画像の表情を操作できるモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T13:03:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。