Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lotus at SemEval-2025 Task 11: RoBERTa with Llama-3 Generated Explanations for Multi-Label Emotion Classification

論文の概要: Lotus at SemEval-2025 Task 11: RoBERTa with Llama-3 Generated Explanations for Multi-Label Emotion Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19935v2
Date: Fri, 28 Feb 2025 08:08:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-03 13:43:33.218036
Title: Lotus at SemEval-2025 Task 11: RoBERTa with Llama-3 Generated Explanations for Multi-Label Emotion Classification
Title（参考訳）: SemEval-2025 Task 11: RoBERTa with Llama-3 Generated Explanations for Multi-Label Emotion Classification (英語)
Authors: Niloofar Ranjbar, Hamed Baghbani,
Abstract要約: 本稿では、Llama-3を用いて、あいまいな感情表現を明確化する説明コンテンツを生成するマルチラベル感情検出の新しいアプローチを提案する。説明的文脈を取り入れることで、特に恐怖、喜び、悲しみなどの感情に対してF1スコアを改善し、テキストのみのモデルより優れる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This paper presents a novel approach for multi-label emotion detection, where Llama-3 is used to generate explanatory content that clarifies ambiguous emotional expressions, thereby enhancing RoBERTa's emotion classification performance. By incorporating explanatory context, our method improves F1-scores, particularly for emotions like fear, joy, and sadness, and outperforms text-only models. The addition of explanatory content helps resolve ambiguity, addresses challenges like overlapping emotional cues, and enhances multi-label classification, marking a significant advancement in emotion detection tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Llama-3を用いて不明瞭な感情表現を表現し,RoBERTaの感情分類性能を向上させるための,マルチラベル感情検出のための新しいアプローチを提案する。説明的文脈を取り入れることで、特に恐怖、喜び、悲しみなどの感情に対してF1スコアを改善し、テキストのみのモデルより優れる。説明的コンテンツの追加は、曖昧さの解消に役立ち、重なり合う感情的手がかりのような課題に対処し、マルチラベル分類を強化し、感情検出タスクの大幅な進歩を示す。

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