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基于变形模型的文本情感检测:基于bert的方法综述( Transformer Models for Text-based Emotion Detection: A Review of BERT-based Approaches )
FA Acheampong H Nunoo-Mensah W Chen
在大多数自然语言处理(NLP)应用中，上下文信息的本质怎么强调都不为过。在许多NLP任务中，包括文本中的情感识别，上下文的提取都带来了显著的改进。讨论了基于变压器的NLP任务模型。它强调了所确定的模型的利弊。讨论的模型包括生成式预训练(GPT)及其变体、变压器-XL、跨语言语言模型(XLM)和来自变压器的二次编码器表示(BERT)。考虑到Bert在基于文本的情感检测中的优势和流行，本文讨论了近年来研究人员提出的各种基于Bert的情感检测模型。该调查介绍了其贡献、结果、限制和使用的数据集。我们还提供了未来的研究方向，以鼓励使用这些模型进行基于文本的情感检测的研究。
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