فرمات الاحتمالية من نماذج التعلم الصفرية وعوللة

التصنيف العاطفي هو مهمة ربط النص تلقائيا بمشاعر بشرية.عادة ما يتم تعلم النماذج من أحدث النماذج باستخدام كورسا المشروح أو الاعتماد على المعجم العاطفي المصنوعة يدويا.نقدم نموذج تصنيف العاطفة لا يتطلب أن تكون كوربوس مشروحة كبيرة تنافسية.نقوم بتجربة نماذج اللغة المسبقة مسبقا في كل من طلقة صفرية وعدد قليل من التكوين.نبني العديد من هذه النماذج ونظرا لهم بأنها متحيزة، صاخبة صاخبة، أدائها الفردي ضعيف.نحن نكمل تنبؤات هذه النماذج باستخدام طريقة بايزي تطورت أصلا لشرائيات النمذجة الجماعية.بعد ذلك، نظهر أن النظام الناتج يؤدي أفضل من أقوى النموذج الفردي.أخيرا، نظهر أنه عند التدريب على عدد قليل من البيانات المسمى، تتفوق أنظمتنا النماذج الخاضعة للإشراف بالكامل.