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Anger
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研究将国会情绪与立法成效联系起来
一项新近发表在arXiv上的研究，分析了1973年至2024年间美国国会超过170万份演讲，以了解情感表达与立法成效之间的关系。研究人员使用基于Transformer的分类器识别了八种离散情绪，并发现演讲中的情感表达随时间呈上升趋势。研究表明，某些情绪，如热情和自豪感，与立法成效呈正相关，而愤怒则显示出负相关。此外，情感效价和多样性与更高的成效相关，而情感强度则与较低的成效相关。
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AI模型编码罗素情感模型，但稀有类别带来几何挑战
两篇新的arXiv论文探讨了AI模型中情感表示的几何特性。第一篇论文证明了多模态Transformer可以与罗素的情感维度模型完美对齐，表明该模型的结构已内在地编码在嵌入中。第二篇论文认为，稀有类别情感识别的失败是由于这些类别在维度模型上的几何退化，而非简单的类别不平衡，并提出需要新的表示方法来区分这些情感。