paint-brush
使用 LLM 估计情绪概率向量:致谢和参考文献经过@textmodels
235 讀數

使用 LLM 估计情绪概率向量:致谢和参考文献

太長; 讀書

本文展示了如何使用 LLM (大型语言模型) [5, 2] 来估计与一段文本相关的情绪状态摘要。
featured image - 使用 LLM 估计情绪概率向量:致谢和参考文献
Writings, Papers and Blogs on Text Models HackerNoon profile picture
0-item

该论文可在 arxiv 上根据 CC 4.0 许可获取。

作者:

(1)D.Sinclair,Imense Ltd,电子邮箱:[email protected]

(2)华威大学WTPye,电子邮箱:[email protected]

链接表

6. 致谢

作者感谢 Meta 的极其慷慨,以合理的方式发布了其 LlaMa2 系列预训练大型语言模型的模型权重。

7. 参考文献

[1] Open AI。Chatgpt-4 技术报告。2023 年。网址 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf。


[2] Meta GenAI、Thomas Scialom 和 Hugo Touvron。Llama 2:开放基础和微调聊天模型。2023 年。网址 https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf。


[3] Rosalind W. Picard。情感计算。麻省理工学院出版社,1997 年。


[4] J Strabismus。《绝地宗教:爱就是力量吗?》亚马逊 Kindle,2013 年。


[5] Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin。注意力就是你所需要的一切。CoRR,abs/1706.03762,2017 年。网址 http://arxiv.org/abs/1706.03762。


[6] 张文宣, 邓越, 刘冰, 潘家林, 邴立东.大型语言模型时代的情感分析:现实检验,2023 年。