ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تقييمات العاطفة: كيف شدة وثقة التوضيحية والاتفاقيات المتشابكة

Emotion Ratings: How Intensity, Annotation Confidence and Agreements are Entangled

423   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

عندما يحكم البشر على المحتوى العاطفي للنصوص، فإنها تقوم أيضا بتقييم صحة هذا الحكم أيضا ضمنيا، وهذا هو ثقتهم. نحن نفترض أن ثقة الناس (في) الذين أدوا جيدا في مهمة شرح يؤدي إلى اتفاقيات (ديس) بين بعضها البعض. إذا كان هذا صحيحا، فقد تعمل الثقة كأداة تشخيصية للفروق المنهجية في التعليقات التوضيحية. لتحقيق افتراضنا، نقوم بإجراء دراسة فرعية من جمعية اللغة الإنجليزية الأمريكية المعاصرة، والتي نطلب فيها أن نلتزم بالتمييز الجمل المحايدة من المشاعر، مع تسجيل ثقة إجاباتهم. تبين الثقة لتقريب الخلافات المعتارية. علاوة على ذلك، نجد أن الثقة مرتبطة بشدة العاطفة: إدراك التأثير الأقوى في النص يطالب المعلقون إلى مزيد من عروض التصنيف أكثر. هذه البصيرة ذات صلة بدراسات النمذجة من شدة الشدة، حيث تفتح السؤال الريادة أو المصنفين التلقائيين في الواقع تنبأوا بشدة، أو ثقة الإنسان المتصورة بالأحرى.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

توضح نظريات التقييم كيف يؤدي التقييم المعرفي للحدث إلى عاطفة معينة. على النقيض من نظريات المشاعر الأساسية أو التأثير (التكافؤ / الإثارة)، لم تتلق هذه النظرية الكثير من الاهتمام في معالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، في علم النفس، ثبت أن سميث وإلسنثورث (1 985) أظهر أن أبعاد التقييم الاهتمام، اليقين، الجهد المتوقع، والمسؤولية، والمسؤولية السيطرة والتحكم الظرفي تميز بين (على الأقل) 15 فصول العاطفة. ندرس استراتيجيات توضيحية مختلفة لهذه الأبعاد، استنادا إلى كوربوس الفنية التي تركز على الأحداث (Troiano et al.، 2019). نقوم بتحليل اثنين من إعدادات التوضيحية اليدوية: (1) إظهار النص للتعليق أثناء إخفاء ملصق العاطفة ذوي الخبرة؛ (2) الكشف عن العاطفة المرتبطة بالنص. يتيح الإعداد 2 أن يقوم المعلقون بتطوير حدس أكثر واقعية لهذا الحدث الموصوفين، في حين أن الإعداد 1 هو إجراء شروح مزيد من التعريفي، والاعتماد بحت على النص. نقوم بتقييم هذه الاستراتيجيات بطريقتين: من خلال قياس اتفاقية Insine-Annotator وضبط روبرتا للتنبؤ بمتغيرات التقييم. تظهر نتائجنا أن معرفة العاطفة تزيد من موثوقية المعلقين. علاوة على ذلك، نقوم بتقييم استراتيجية وضع العلامات المستندة إلى القواعد التلقائية بحتة (تقييم الاستنتاج من فصول العاطفة المشروحة). يؤدي التدريب على الملصقات المعينة تلقائيا إلى أداء تنافسي من المصنف لدينا، حتى عند اختباره في التوضيحية اليدوية. هذا مؤشر أنه قد يكون من الممكن إنشاء Corpa Corpora تلقائيا لكل مجال موجودا للعاطفة الموجودة بالفعل.
نقدم نموذجا للتنبؤ بمشاعر غرامة على طول الأبعاد المستمرة من التكافؤ والإثارة والهيمنة (VAD) مع وجود شرح عاطفي قاطع. يتم تدريب طرازنا عن طريق تقليل فقدان EMD (مسافة تحالف الأرض) بين توزيع النتيجة VAD المتوقعة وتوزيع العاطفة الفئوية التي تم فرزها على ط ول VAD، ويمكن أن تصنف في وقت واحد فئات العاطفة وتتنبؤ بعشرات VAD للحصول على عقوبة معينة. نحن نستخدم Roberta-Large Roberta المدربة مسبقا على ثلاثة كوربورا مختلفة مع ملصقات واضحة وتقييم على Emobank Corpus مع درجات VAD. نظهر أن نهجنا يصل إلى أداء قابلا للمقارنة مع وجود أحدث من المصنفات في تصنيف العاطفة الفئوية ويظهر ارتباطا إيجابيا كبيرا مع درجات فاد للحقيقة الأرضية. أيضا، يؤدي المزيد من التدريب مع الإشراف على تسميات VAD إلى تحسين الأداء خاصة عندما تكون مجموعة البيانات الصغيرة. نقدم أيضا أمثلة على تنبؤات كلمات العاطفة المناسبة التي ليست جزءا من التعليقات التوضيحية الأصلية.
محادثات طبيعية مليئة التدقيق.تحقق هذه الدراسة إذا وتفهم برت وكيفية التنقيس بثلاث تجارب: (1) دراسة سلوكية باستخدام مهمة نهرية، (2) تحليل ل Aregbeddings و (3) تحليل لآلية الاهتمام على التنقيس.توضح الدراسة السلوكية أنه بدون ضبط جيد على البيانات النظافة، لا يعاني بيرت خسارة كبيرة من الأداء عند تقديمها مقارنة بالمدخلات بطلاقة (EXP1).يكشف التحليل على أزواج الجملة الجماعية والجوزاء بطلاقة أن الطبقة الأعمق، كلما زاد مماثلة تمثيلها (EXP2).يشير هذا إلى أن الطبقات العميقة من بيرت تصبح ثابتا نسبيا للتنقيس.نحن نحدد الاهتمام كآلية محتملة يمكن أن تفسر هذه الظاهرة (EXP3).بشكل عام، تشير الدراسة إلى أن بيرت لديه معرفة بنية التنظير.نؤكد على إمكانية استخدام بيرت لفهم الكلام الطبيعي دون إزالة التنظير.
نظراً للمركز الاقتصادي الضعيف للشاحن في مواجهة الناقل وعدم قدرته على مناقشة شروط عقد النقل البحري وما نجم عن مبدأ حرية التعاقد من اضرار فادحة بالشاحنين وشركات التأمين والبنوك والمرسل إليهم , فقد أضحت القواعد العامة للمسؤولية غير صالحة لتنظيم مسؤولية الناقل
من المفترض أن يتحدث Chatbots المجال المفتوح بحرية مع البشر دون أن يقتصر على موضوع أو مهمة أو مجال. ومع ذلك، فإن حدود و / أو محتويات المحادثات المفتوحة ليست واضحة. لتوضيح حدود الانفتاح "، نقوم بإجراء دراستين: أولا، نقوم بتصنيف أنواع أحداث الكلام" واجه تها في مجموعة بيانات تقييم ChatBot (أي مينا من Google) وتجد أن هذه المحادثات تغطي بشكل أساسي الكلام الصغير بشكل أساسي "الفئة واستبعاد وفئات أحداث الكلام الأخرى التي تواجهها في الحياة البشرية الحقيقية البشرية. ثانيا، نقوم بإجراء دراسة تجريبية صغيرة على نطاق واسع لتوليد محادثات عبر الإنترنت تغطي مجموعة واسعة من فئات أحداث الكلام بين إطارين مقابل رجل بشري وحديث من شاتبوت (I.E.، خلاط على Facebook). يشير التقييم البشري لهذه المحادثات الناتجة إلى تفضيل للمحادثات البشرية، لأن محادثات الإنسان التي تشاتبوت تفتقر إلى التماسك في معظم فئات أحداث الكلام. بناء على هذه النتائج، نقترح (أ) استخدام مصطلح الحديث الصغير "بدلا من المجال المفتوح" للاتحاد الحالي الذي لا يفتح "من حيث قدرات المحادثة بعد، و (ب) مراجعة أساليب التقييم لاختبار محادثات Chatbot ضد أحداث الكلام الأخرى.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا