フランス語の文章における感情の同定：表現のモードを考慮したテキストの複雑性分析への一歩

本論文の目的は、(A) 書かれたテキストの文が感情を表現しているかどうか、(B) どのモードで表現されているか、(C) 基本的か複雑か、(D) その感情のカテゴリを予測することです。私たちの主要な貢献の一つは、データセットとモデルを通じて、感情が異なるモードで表現されうるという事実を統合することです：基本的に語彙化された直接的なモードから、感情が単に示唆されるより間接的なモードまで、NLPアプローチが一般的に考慮しないモードです。もう一つの独自性は、通常の会話（しばしばマルチモーダル）データに焦点を当てた研究とは対照的に、書かれたテキストに重点を置いていることです。この文脈では、表現のモードがテキストの複雑性の自動分析に向けた要因と見なされます。フランス語のテキストに対する実験結果は、人間のアノテーターの同意と比較して許容範囲内の結果を示しており、大きな言語モデルを使用した場合の結果を上回っています。