基于数据增强与迁移学习的大型语言模型在细粒度情感检测数据集上的研究
计算与语言
2024-04-10 v2 人工智能
摘要
本文深入探讨了提升 GoEmotions 数据集分类性能的方法，该数据集是一个用于文本情感检测的大规模人工标注数据集。本文的主要目标是解决文本中细微情感检测的挑战，这是自然语言处理 (NLP) 中一个具有重大实际应用的复杂问题。研究结果为应对文本情感检测挑战提供了宝贵见解，并指出了未来研究方向，包括撰写一篇综述论文的潜力，以综合该领域各种数据集的方法和性能。
引用
@article{arxiv.2403.06108,
title = {Large Language Models on Fine-grained Emotion Detection Dataset with Data Augmentation and Transfer Learning},
author = {Kaipeng Wang and Zhi Jing and Yongye Su and Yikun Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06108},
year = {2024}
}