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第十二WASSA@ACL2022年：爱尔兰都柏林

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杰里米·巴恩斯,奥尔菲·德克莱克,瓦伦丁·巴里埃,沙布纳姆·塔弗雷西,Sawsan Alqahtani公司,乔·塞多克,罗曼·克林格,亚历山德拉·巴拉胡:
主观性、情感和社交媒体分析的计算方法第12次研讨会论文集，WASSA@ACL2022年，爱尔兰都柏林，2022年5月26日。计算语言学协会 2022，国际标准图书编号978-1-955917-52-0
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安娜·凯利佐娃,卡琳娜·西尔贝勒,罗曼·克林格:
论社交媒体中情感表达的图文互补性。 1-15
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郝琳,Pradeep Nalluri公司,李蓝田,孙一凡,张永军:
疫情前和疫情期间的多重反亚裔情绪：推特挖掘的新数据集介绍。 16-24岁
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紫轩可,穆罕默德·卡丘伊,Sungjin Lee（李成金）:
多域非平衡数据的域-软件对比知识转移。 25-36
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瓦伦蒂诺·萨巴蒂诺,恩里卡·特洛伊亚诺,安捷·施韦策（Antje Schweitzer）,罗曼·克林格:
“splink”是快乐的，“phrouth”是可怕的：无谓词的情绪强度分析。 37-50
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埃伦·德·盖恩特,奥尔菲·德克莱克,辛西娅·凡·希,埃尔斯·利弗热,普拉奈德·辛格,奥利维尔家长,Véronique Hoste公司:
SenteEMO：基于方面的情感分析的多语言自适应平台。 51-61
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赛义德·马赫德·穆萨维,加布里埃尔·罗卡布鲁纳,阿尼鲁达·坦梅瓦尔（Aniruddha Tammewar）,史蒂夫·阿佐林,朱塞佩·里卡迪:
情绪载体能解释自动情绪预测吗？个人叙事研究。 62-70
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何子豪,内加尔·莫克贝利安（Negar Mokhberian）,克里斯蒂娜·勒曼:
从维基百科中输入知识以增强姿态检测。 71-77
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库罗什·梅什吉,玛丽亚姆·萨达特·米尔扎伊,Satoshi Sekine先生:
不确定性规则化多任务学习。 78-88
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马修·马特罗,洪祖杭,H.安德鲁·施瓦茨:
理解BERT的情绪：情境嵌入作为抑郁评估的用户表征的作用。 89-94
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帕特里克·约翰·拉莫斯,基基·费拉瓦蒂,孔孟烈,阿拉马基Eiji Aramaki,Wakamiya Shoko:
日本疫苗推文作者和读者的情绪分析。 95-103
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阿亚尔·克莱因,奥伦·佩雷格,丹尼尔·科拉特,瓦苏德夫·拉尔,莫西·瓦瑟布拉特,伊多·达甘:
基于Opinion的跨域方面术语提取的关系旋转。 104-112
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林英浩,Jasy Suet Yan Liew女士:
基于分层注意网络的跨语言情感分类中的英语-马来语单词嵌入对齐。 113-124
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Krzysztof Rajda公司,卢卡斯·奥古斯季尼亚克,彼得亚·格拉马基,马金·格鲁扎,斯兹蒙·沃兹尼亚克,托马斯·卡伊达诺维奇:
大规模多语言情感分类器的评估。 125-140
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张驰宇（Chiyu Zhang）,穆罕默德·阿卜杜勒·马吉德:
通过语用屏蔽和替代微调改进社会意义检测。 141-156
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约书亚·米诺,米洛·特鲁希略,塞缪尔·罗森布拉特,吉列尔莫·德安达·贾鲁居伊（Guillermo de Anda-Jáuregui）,艾米丽·穆格,艾利森·M·罗斯,布莱恩·保罗·萨姆森,劳伦特·赫伯特-杜弗兰:
通过语言使用区分小组内和旁观者。 157-171
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亚伦·马拉德利,埃尔斯莱弗,辛西娅·凡·希,Véronique Hoste公司:
荷兰人的反讽侦测：对隐含的冒险。 172-181
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埃尔马·科兹,于乔,苏拉布·赞瓦尔,丹尼尔·维奇曼:
从言语行为推动个性检测：一个变形金刚符合心理语言特征的文本轮廓。 182-194
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费德里科·比安奇,黛博拉·诺扎,德克·霍维:
XLM-EMO：社交媒体文本中的多语言情感预测。 195-203年
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罗杰里奥·索萨,蒂亚戈·亚历山大·萨尔盖罗·帕尔多:
评估在线评论有用性预测的内容特征和分类方法：为葡萄牙语建立基准。 204-213
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瓦伦丁·巴里埃,沙布纳姆·塔弗雷西,乔·塞多克,Sawsan Alqahtani公司:
WASSA 2022共同任务：预测对新闻故事的反应中的移情、情绪和个性。 214-227
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岳晨,英南居,桑德拉·库布勒:
WASSA 2022的IUCL共享任务：同情和情绪检测的纯文本方法。 228-232
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李斌,翁一轩,齐亚松,孙斌（Bin Sun）,李树涛:
情绪分类的多训练策略连续预训练模型。 233至238
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弗洛·米里亚姆阿科广场,詹姆·科拉多·蒙塔涅斯,路易斯·阿方索·乌里亚·洛佩斯,玛丽亚·特蕾莎·马丁·瓦尔迪维亚:
使用变压器多输出回归和情绪分析以及监督和零启动学习模型集成进行同情和痛苦预测。 239-244
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谢里·德赛,阿塔瓦·克什萨加尔,阿迪蒂·西德内利卡尔,尼基尔·科达克,马尼沙·马拉特:
利用情绪特定功能提高情绪分类的变压器性能。 245-249
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阿迪蒂亚·凯恩,山塔努·巴坦卡,萨希尔·科斯,尼拉娅·基尔坦:
基于变压器的情绪检测集成。 250至254
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索米特拉·戈什,迪伦德拉·莫里亚,阿西夫·埃克贝尔,普什巴克·巴塔查里亚:
WASSA 2022的IITP-AINLPML团队：移情检测、情绪分类和个性检测。 255-260
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希米尔·瓦萨瓦,Pramegh Uikey公司,高拉夫·瓦斯克,Raksha Sharma公司:
基于转换的移情预测和情感分类体系结构。 261-264年
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李斌（Bin Li）,翁一轩,齐亚松,马福艳,孙斌（Bin Sun）,李树涛:
基于提示的人格和人际反应预测预训练模型。 265-270
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钱申斌,康斯坦丁·奥拉桑,迪普特斯·卡诺西亚,哈迪尔·萨达尼,费利克斯·多·卡莫:
WASSA2022的SURREY-CTS-NLP：一项预测同理心、痛苦和情绪的话语和情感分析实验。 271-275
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希曼舒·马赫什瓦里,瓦苏提娃·瓦尔马:
在论文水平上检测情绪的合奏方法。 276-279
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艾莉森·拉纳拉,查尔斯·韦尔奇,露西·弗莱克:
WASSA 2022的CAISA：移情预测的适配器调整。 280-285
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利奥·奥巴迪奇,马丁·图泰克,简·斯纳杰尔:
NLPOP：推特上推广的NLP研究的流行预测数据集。 286-292
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杨硕:
不改写的标记：未准备情绪和风格转移的概率模型。 293-303
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迪奥戈·席尔瓦,大卫·塞梅多,乔安·马加莱斯:
礼貌的面向任务的对话代理：生成还是重写？ 304-314
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安妮·克鲁特,凯·萨森伯格,罗曼·克林格:
心理测试项目作为推特用户人格特征模型的训练数据。 315-323

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