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该研究使用MUStARD++数据集进行多模态严格基准测试,利用最先进的编码器改善了2%的宏平均F1值。通过MUStARD++平衡的扩展解决了数据集中`sarcasm type`类别的不平衡问题,进一步提升了2.4%的宏平均F1值。新的片段来自电视节目House MD,由多名注释者进行了手动注释,注释者一致性显著。代码、扩展数据和SOTA基准模型已公开。

DocMSU: 文档级多模态讽刺理解的综合性基准

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-26T00:00:00Z
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