Team Phoenix在WASSA 2021：基于预训练语言模型的新闻故事情感分析
计算与语言
2021-03-11 v1
摘要
情感是人类的基础。以类人方式感知、理解并回应社会交互的能力是人工智能体（尤其是社交媒体机器人）最被期望具备的能力之一。过去几年中，对语言中情感方面的计算理解与检测在推进人机交互方面至关重要。WASSA 2021共享任务发布了包含两个赛道的新闻故事数据集：赛道1为共情与痛苦预测，赛道2为文章级多维情感预测。我们描述了面向WASSA 2021共享任务（赛道1与赛道2）的系统方案，其中我们利用预训练语言模型的信息用于特定赛道任务。我们提出的模型在赛道1与赛道2分别取得了0.417的平均皮尔逊分数与0.502的宏F1分数。在共享任务排行榜中，我们在赛道1获第4名，在赛道2获第2名。
引用
@article{arxiv.2103.06057,
title = {Team Phoenix at WASSA 2021: Emotion Analysis on News Stories with Pre-Trained Language Models},
author = {Yash Butala and Kanishk Singh and Adarsh Kumar and Shrey Shrivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06057},
year = {2021}
}