EmpathBERT：一种基于 BERT 的人口统计感知共情预测框架
机器学习
2021-02-02 v1 计算与语言
摘要
情感偏好随用户人口统计特征而变化，利用人口统计信息可提供关于用户语言偏好的重要线索。在本文中，我们利用用户人口统计信息，提出了 EmpathBERT，一种基于 BERT 的用于共情预测的人口统计感知框架。通过若干对比实验，我们表明 EmpathBERT 超越了传统的机器学习和深度学习模型，并说明了用户人口统计特征对于预测用户对刺激性新闻文章的回复中的共情与痛苦的重要性。我们还通过开发情感感知模型来预测用户人口统计属性，突出了回复中情感信息的重要性。
引用
@article{arxiv.2102.00272,
title = {EmpathBERT: A BERT-based Framework for Demographic-aware Empathy Prediction},
author = {Bhanu Prakash Reddy Guda and Aparna Garimella and Niyati Chhaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00272},
year = {2021}
}
备注
Accepted in EACL 2019, 5 pages