Core Concepts
자연어 처리에서 섬세한 감정 감지의 도전과 향후 연구 방향에 대한 가치 있는 통찰력을 제공하는 연구
Abstract
Kaipeng Wang, Zhi Jing, Yongye Su, Yikun Han의 연구 결과
GoEmotions 데이터셋을 사용한 섬세한 감정 감지 성능 향상에 대한 연구
데이터 증강 및 전이 학습을 통한 성능 향상 방법론 탐구
다양한 데이터셋과 세부 감정 범주에 대한 실험 결과
CARER 데이터셋을 활용한 전이 학습의 효과 분석
데이터 증강 및 전이 학습의 효과적인 활용 방안
Stats
"우리 팀은 28개 레이블 분류 작업에서 0.49의 평균 F1 점수를 달성했습니다."
"감정 범주의 데이터 불균형으로 인해 일부 범주의 분류 성능에 상당한 차이가 있습니다."
Quotes
"CARER 데이터셋을 통한 전이 학습은 모델의 성능을 측정할 때 유의미한 향상을 보여줍니다."
"데이터 증강은 모델의 감정 범주 분류 능력을 향상시키는 강력한 도구입니다."