تقدم هذه الورقة النتائج التي تم الحصول عليها من المهمة المشتركة Wassa 2021 بشأن التنبؤ بالتعاطف والعواطف.تم منح المشاركين إمكانية الوصول إلى مجموعة بيانات تضم ردود أفعال متعاطفية على القصص الإخبارية حيث يتم الإضرار لشخص أو مجموعة أو غيرها.تتكون ردود الفعل هذه من مقالات وقلق تعاطف باتسون، وعشرات الاستغاثة الشخصية، وتم تمديد مجموعة البيانات مع المقالات الإخبارية، والمعلومات الديموغرافية على مستوى الشخص (العمر، والجنس، والعرق، ومستوى الدخل، ومستوى التعليم)، ومعلومات الشخصية.بالإضافة إلى ذلك، أضيفت ملصقات العاطفة، وهي المشاعر الأساسية ل EKMAN، إلى المقالات على مستوى الوثيقة وحكم الجملة.تم تشجيع المشاركة في مسارين: التنبؤ بالتعاطف والتنبؤ بفئات العاطفة.في إجمالي خمسة فرق شاركت في المهمة المشتركة.نحن تلخيص الأساليب والموارد التي تستخدمها الفرق المشاركة.
This paper presents the results that were obtained from the WASSA 2021 shared task on predicting empathy and emotions. The participants were given access to a dataset comprising empathic reactions to news stories where harm is done to a person, group, or other. These reactions consist of essays, Batson empathic concern, and personal distress scores, and the dataset was further extended with news articles, person-level demographic information (age, gender, ethnicity, income, education level), and personality information. Additionally, emotion labels, namely Ekman's six basic emotions, were added to the essays at both the document and sentence level. Participation was encouraged in two tracks: predicting empathy and predicting emotion categories. In total five teams participated in the shared task. We summarize the methods and resources used by the participating teams.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تصف هذه الورقة تقديمنا لمهمة Wassa 2021 المشتركة فيما يتعلق بالتنبؤ بالتعاطف والضيق والعواطف من القصص الإخبارية.يعتمد الحل على الجمع بين تواتر الكلمات والمعلومات المستندة إلى المعجم والتركيبة السكانية للنظام المعلقين وشخصية المعلقين في نموذج خطي.يتم
العاطفة أساسية للإنسانية.تعد القدرة على إدراك التفاعلات الاجتماعية وتفهمها والاستجابة لها بطريقة تشبه الإنسان واحدة من أكثر القدرات المرجوة في الوكلاء الاصطناعي، خاصة في روبوتات الوسائط الاجتماعية.خلال السنوات القليلة الماضية، كانت التفاهم الحاسوبية
تصف هذه الورقة مساهمتنا في المهمة المشتركة Wassa 2021 بشأن التنبؤ بالمساءات وتصنيف العاطفة.كان الهدف الواسع لهذه المهمة هو نموذج درجة التعاطف، ونتيجة استغاثة والمستوى العام للعاطفة للمقال مكتوب استجابة لمقال الصحف المرتبطة بالأذى لشخص ما.لقد استخدمنا
تقدم هذه الورقة تقديم مركز خدمات Translate Huawei (HW-TSC) إلى مهمة مشتركة من WMT 2021.نشارك في 7 أزواج لغوية، بما في ذلك ZH / EN، DE / EN، JA / en، HA / EN، هي / EN، HI / BN، و XH / ZU في كلا الاتجاهين تحت الحالة المقيدة.نحن نستخدم بنية المحولات وال
البحوث النشطة المتعلقة بالظاهرة العاطفية للتعاطف والضيق لا يقدر بثمن لتحسين التفاعل بين الإنسان. من الصعب التنبؤ بالتنبؤ بمثل هذه المشاعر المعقدة من البيانات النصية، لأن هذه البنيات متجذرة بعمق في النظرية النفسية. وبالتالي، بالنسبة للتنبؤ بشكل أفضل،