美国:通用情感分析模型与日语情感文本分类及词性数据集的构建
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用互动增强效应以提高普通情感分析模型性能
通过引入任务特定提示方法和多模态生成框架UniSA,提出了一种统一所有情感分析子任务的方法,并整理了新的情感分析评估基准SAEval。实验结果表明,UniSA在所有子任务上表现出与最先进方法相当的性能,并具有很好的泛化能力。
利用互动增强效应以提高普通情感分析模型性能
通过引入任务特定提示方法和多模态生成框架UniSA,提出了一种统一所有情感分析子任务的方法,并整理了新的情感分析评估基准SAEval。实验结果表明,UniSA在所有子任务上表现出与最先进方法相当的性能,并具有很好的泛化能力。