ACL2021情感与风格大揭秘:特征升级,理论驱动的文本爆款洞察
以下是您请求的文章摘要:赵丽敏在复旦DISC分享了ACL 2021上的三篇论文研究:情感分析中,基于特征值和交叉风格数据集的改进方法提高了分类性能;提出分布式表示以增强情感类别区分与联系;幽默识别方面,通过不协调理论和GPT-2模型,作者提出Uncertainty和Surprisal作为分类特征,实验显示这些特征显著提升幽默检测。同时,还构建了xSLUE语料库进行交叉风格语言理解的多风格评估,以及针对SemEval 2021数据集的研究,展示了幽默识别的新方法和效果。