法语书面文本情感识别：将表达模式视为文本复杂性分析的一步

本文旨在预测（A）书面文本中句子是否表达情感，（B）其表达模式（们），（C）其是否为基本或复杂形式，以及（D）其情感类别。我们主要贡献之一通过数据集和模型，是将情感可以不同模式表达这一事实纳入考量：从本质上是词汇化的直接模式，到情感仅被暗示的更间接模式，这是NLP方法通常不考虑的模式。另一个原创性在于，研究范围聚焦于书面文本，而非通常关注对话（常为多模态）数据的常规工作。在此语境下，表达模式被视为书面文本复杂性自动分析的影响因素。对法语文本的实验表明，结果在可接受范围内，接近人类标注员间的一致性，且相较于使用大语言模型进行情境学习（即无需微调）的方法表现更佳。