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

本文是LLM系列文章，针对《Large Language Models on Fine-grained Emotion Detection Dataset with Data Augmentation and Transfer Learning》的翻译。

摘要

本文深入研究了增强GoEmotions数据集的分类性能，这是一个用于文本情感检测的大型手动注释数据集。本文的主要目标是解决检测文本中微妙情绪的挑战，这是自然语言处理中的一个复杂问题，具有重要的实际应用。这些发现为解决文本中情绪检测的挑战提供了宝贵的见解，并为未来的研究提供了方向，包括有可能撰写一篇综合该领域各种数据集的方法和性能的调查论文。

1 引言

2 相关工作

3 局限性和假设

4 实验和结果

5 错误分析

6 结论和未来工作

在这个项目中，该研究开始了一段探索之旅，以提高细粒度GoEmotions数据集的分类性能。通过细致的实验，我们验证了数据增强和迁移学习作为改进文本中情绪检测的可行策略的有效性。值得注意的是，我们的研究结果表明，通过迁移学习整合CARER数据集导致了可测量的性能提升，如多个配置中F1分数的提高所示。
数据增强，特别是应用于表现不佳的类别时，已被证明是平衡数据集和提高模型准确性的有力工具。在增强技术中，PROT增强数据集已成为一种优越的策略，在改善我们模型的分类结果方面优于其他方法。
除此之外，我们的研究还强调了机器学习任务对各自数据集的复杂性和敏感性。RoBERTa模型最初假设的优越性没有实现，这突出了特定任务模型选择和配置的必要性。此外，我们观察到，虽然数据增强确实可以推动性能向前发展，但它需要一个细致入微的