利用 Transformer 的能力进行文本内疚感检测
计算与语言
2024-01-17 v1
摘要
近年来，语言模型和深度学习技术彻底改变了自然语言处理任务，包括情绪检测。然而，内疚这一特定情绪在该领域受到的关注有限。在本研究中，我们探讨了三种基于 Transformer 的语言模型在检测文本内疚感方面的适用性，并比较了它们在通用情绪检测和内疚感检测上的性能。我们提出的模型分别比 BERT 和 RoBERTa 模型高出两个和一个百分点。此外，我们分析了开发准确内疚感检测模型所面临的挑战，并通过对结果的定性分析评估了我们的模型在检测如“羞耻”等相关情绪方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2401.07414,
title = {Leveraging the power of transformers for guilt detection in text},
author = {Abdul Gafar Manuel Meque and Jason Angel and Grigori Sidorov and Alexander Gelbukh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07414},
year = {2024}
}