Fugu-MT 論文翻訳(概要): Empathy and Distress Detection using Ensembles of Transformer Models

論文の概要: Empathy and Distress Detection using Ensembles of Transformer Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02578v1
Date: Tue, 5 Dec 2023 08:50:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-06 16:14:59.267021
Title: Empathy and Distress Detection using Ensembles of Transformer Models
Title（参考訳）: 変圧器モデルのアンサンブルを用いた共感と距離検出
Authors: Tanmay Chavan, Kshitij Deshpande and Sheetal Sonawane
Abstract要約: 本稿では,WASSA 2023共感・感情・パーソナリティ共有タスクへのアプローチについて述べる。自然言語処理において、共感と悲惨な検出が重要な課題である。 Pearsonのrスコアは0.346で、共感と悲惨な検出のサブタスクでは3位です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents our approach for the WASSA 2023 Empathy, Emotion and Personality Shared Task. Empathy and distress are human feelings that are implicitly expressed in natural discourses. Empathy and distress detection are crucial challenges in Natural Language Processing that can aid our understanding of conversations. The provided dataset consists of several long-text examples in the English language, with each example associated with a numeric score for empathy and distress. We experiment with several BERT-based models as a part of our approach. We also try various ensemble methods. Our final submission has a Pearson's r score of 0.346, placing us third in the empathy and distress detection subtask.
Abstract（参考訳）: 本稿では,WASSA 2023共感・感情・パーソナリティ共有タスクへのアプローチを提案する。共感と苦悩は自然の談話で暗黙的に表現される人間の感情である。共感と苦悩の検出は、会話の理解を助ける自然言語処理において重要な課題である。提供されたデータセットは、英語におけるいくつかの長文例で構成され、各例は共感と苦悩のための数値スコアに関連付けられている。このアプローチの一環として,BERTベースのモデルをいくつか実験した。また,様々なアンサンブル手法を試す。 Pearsonのrスコアは0.346で、共感と悲惨な検出のサブタスクでは3位です。

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