Memotion 3 概述：混杂 Hindi-English 表情包的情感与情绪分析
计算与语言
2023-09-14 v1
摘要
由于这种多模态内容在塑造网络话语方面具有影响力，分析互联网上的表情包已成为一项关键工作。表情包已成为表达情感与情绪的有力工具，可能甚至通过幽默与讽刺传播仇恨和错误信息。本文介绍作为 AAAI-23 上 DeFactify 2 研讨会一部分的 Memotion 3 共享任务概述。该任务发布了基于情感（任务 A）、情绪（任务 B）和情绪强度（任务 C）标注的印地语—英语代码混合表情包数据集。每一项均定义为独立任务，参与者按各任务分别排名。超过 50 支队伍注册了该共享任务，5 支向 Memotion 3 数据集的测试集提交了最终结果。CLIP、BERT 变体、ViT 等是最受参与者欢迎的模型，此外还有学生—教师模型、融合与集成等方法。任务 A 的最佳最终 F1 分数为 34.41，任务 B 为 79.77，任务 C 为 59.82。
引用
@article{arxiv.2309.06517,
title = {Overview of Memotion 3: Sentiment and Emotion Analysis of Codemixed Hinglish Memes},
author = {Shreyash Mishra and S Suryavardan and Megha Chakraborty and Parth Patwa and Anku Rani and Aman Chadha and Aishwarya Reganti and Amitava Das and Amit Sheth and Manoj Chinnakotla and Asif Ekbal and Srijan Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.06517},
year = {2023}
}
备注
Defactify2 @AAAI 2023