改进的文本情感预测通过结合价值和唤醒序列分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文介绍了一种从文本中分类情绪的方法，它针对各种情绪的多样性进行了差异化的识别，通过训练基于 Transformer 的模型建立了基准分类模型，并通过序数分类模型在情绪空间中考虑了情绪的价值和激活水平，结果表明该方法不仅能够准确预测情绪，而且在错分情况下显著降低了错误的程度。
该论文介绍了一种基于 Transformer 的情绪分类方法，通过训练模型建立了基准分类模型，并考虑了情绪的价值和激活水平，结果表明该方法能够准确预测情绪并降低错误率。
