Large Language Models on Fine-grained Emotion Detection Dataset with Data Augmentation and Transfer Learning

要約

このペーパーでは、テキスト内の感情検出用に手動で注釈が付けられた大規模なデータセットである GoEmotions データセットの分類パフォーマンスの強化について詳しく説明します。
この論文の主な目的は、テキスト内の微妙な感情を検出するという課題に対処することです。これは、重要な実用化を伴う自然言語処理 (NLP) の複雑な問題です。
この調査結果は、テキスト内の感情検出の課題に対処する上で貴重な洞察を提供し、この分野のさまざまなデータセットにわたる手法とパフォーマンスを総合した調査論文の可能性など、将来の研究の方向性を示唆しています。

要約(オリジナル)

This paper delves into enhancing the classification performance on the GoEmotions dataset, a large, manually annotated dataset for emotion detection in text. The primary goal of this paper is to address the challenges of detecting subtle emotions in text, a complex issue in Natural Language Processing (NLP) with significant practical applications. The findings offer valuable insights into addressing the challenges of emotion detection in text and suggest directions for future research, including the potential for a survey paper that synthesizes methods and performances across various datasets in this domain.

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