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 نموذج Electra بوفرة ونهج التعلم العميق المتقدمة أيضا مثل التعلم متعدد المهام.بالإضافة إلى ذلك، نحن أيضا الاستفادة من تقنيات تعلم الآلة القياسية مثل الكفر.يحقق نظامنا معامل ارتباط بيرسون من 0.533 في المهمة الفرعية الأولى ونتيجة ماكرو F1 من 0.5528 على المهمة الفرعية الثانية.احتلنا المرتبة الأولى في مهمة تصنيف العاطفة الفرعية والثالث في مهمة التنبؤ بالتعاطف.
This paper describes our contribution to the WASSA 2021 shared task on Empathy Prediction and Emotion Classification. The broad goal of this task was to model an empathy score, a distress score and the overall level of emotion of an essay written in response to a newspaper article associated with harm to someone. We have used the ELECTRA model abundantly and also advanced deep learning approaches like multi-task learning. Additionally, we also leveraged standard machine learning techniques like ensembling. Our system achieves a Pearson Correlation Coefficient of 0.533 on sub-task I and a macro F1 score of 0.5528 on sub-task II. We ranked 1st in Emotion Classification sub-task and 3rd in Empathy Prediction sub-task.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
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،
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
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
تهدف التصنيف متعدد الوسائط واسع النطاق إلى التمييز بين مختلف البيانات متعددة الوسائط، وقد لفت الانتباه بشكل كبير منذ العقد الماضي. في هذه الورقة، نقترح إطارا متعدد المهام في مجال التعلم لمهمة التصنيف المتعدد الوسائط، والتي تتكون من فرعين: فرع متعدد ا