用于情感与人格检测的多任务学习
计算与语言
2021-01-08 v1
摘要
近年来，基于深度学习的自动化人格特质检测受到了大量关注，尤其是如今，由于个人庞大的数字足迹。此外，许多研究者已表明人格特质与情感之间存在强关联。本文中，我们基于已知的人格特质与情感行为之间的相关性，提出一种新颖的多任务学习框架 SoGMTL，可同时预测二者。我们还通过实验评估并讨论了两个任务之间不同的信息共享机制。为保障学习过程的高质量，我们采用类 MAML 的框架进行模型优化。我们更具计算效率的基于 CNN 的多任务模型在多个著名人格与情感数据集上取得了最先进的性能，甚至优于基于语言模型的模型。
引用
@article{arxiv.2101.02346,
title = {Multitask Learning for Emotion and Personality Detection},
author = {Yang Li and Amirmohammad Kazameini and Yash Mehta and Erik Cambria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02346},
year = {2021}
}