选举演讲在交流候选人的愿景和使命中起着不可或缺的作用。从崇高的承诺到泥泞，选举候选人都对所有人说明了。但是，关于选民究竟赢得了什么胜利，仍然存在一个公开的问题。在这项工作中，我们使用最先进的自然语言处理方法来研究共和党候选人唐纳德·特朗普（Donald Trump）和民主党候选人乔·拜登（Joe Biden）的讲话和情感，他们争夺2020年美国总统大选。比较美国的种族二分法，我们分析了导致不同候选人的胜利和失败的原因。我们认为，这项工作将为选举竞选策略提供信息，并为与各种人群进行沟通提供基础。

当个人指出或谈论其他人的话语时，语言永久不平等的能力最为明显。尽管当前对NLP中偏见的研究主要依赖于对特定群体的仇恨言论或偏见，但我们认为我们可以通过建模说话者，文本和目标来对偏见与语言使用之间的相互作用的相互作用更加微妙和细微的理解在文字中。在本文中，我们介绍了一个由美国国会议员注释的3033个英语推文的数据集，并介绍了人际情绪的注释，并对人际关系成员标签进行了“找到监督”。我们发现，诸如愤怒和厌恶之类的负面情绪主要用于群体外部情况，主要针对对方领导人。虽然人类可以表现出色，而不是鉴定人际群体成员资格的机会，但神经模型的表现要好得多。此外，人际关系成员资格和人际关系情感之间的共同编码使后者有一些表现的提高。这项工作旨在将NLP中偏见的研究从特定的偏见中重新调整为封装说话者，文本，目标和社会动态之间关系的偏见。本文的数据和代码可从https://github.com/venkatasg/interpersonal-dynamics获得

对于政治和社会科学以及语言学和自然语言处理（NLP），它们都很有趣。退出研究涵盖了各个议会内的讨论。相比之下，我们将高级NLP方法应用于2017年至2020年之间的六个国家议会（保加利亚，捷克语，法语，斯洛文尼亚，西班牙语和英国）的联合和比较分析，其笔录是Parlamint数据集收集的一部分。使用统一的方法，我们分析了讨论，情感和情感的主题。我们评估说话者的年龄，性别和政治取向是否可以从演讲中检测到。结果表明，分析国家之间的一些共同点和许多令人惊讶的差异。

情感是引人入胜的叙事的关键部分：文学向我们讲述了有目标，欲望，激情和意图的人。情绪分析是情感分析更广泛，更大的领域的一部分，并且在文学研究中受到越来越多的关注。过去，文学的情感维度主要在文学诠释学的背景下进行了研究。但是，随着被称为数字人文科学（DH）的研究领域的出现，在文学背景下对情绪的一些研究已经发生了计算转折。鉴于DH仍被形成为一个领域的事实，这一研究方向可以相对较新。在这项调查中，我们概述了现有的情感分析研究机构，以适用于文献。所评论的研究涉及各种主题，包括跟踪情节发展的巨大变化，对文学文本的网络分析以及了解文本的情感以及其他主题。

人们普遍认为，美国政治语言的语气最近变得更加消极，尤其是当唐纳德·特朗普（Donald Trump）进入政治时。同时，关于特朗普是改变还是仅仅持续以前的趋势存在分歧。迄今为止，关于这些问题的数据驱动证据很少，部分原因是很难获得政客话语的全面，纵向记录。在这里，我们将心理语言工具应用于一个新闻中的2400万报价的新颖，全面的语料库，归因于18,627位美国政治家，以分析美国政客语言的语气在2008年至2020年之间的演变。我们表明，负面的频率在奥巴马任职期间，情感词不断下降，随着2016年主要运动的突然且持续增加了挑战前的标准偏差，即竞选前平均值的8％，以跨各方出现的模式。当省略特朗普的报价时，效果的规模下降了40％，当平均说话者而不是报价时，效果的规模下降了50％，这意味着著名的说话者，尤其是特朗普，尽管并不仅仅限于负面语言的贡献。这项工作提供了第一个大规模数据驱动的证据，表明特朗普的竞选活动开始作为催化剂，朝着更负面的政治语调转变，对有关美国政治状况的辩论产生了重要影响。

对仇恨言论和冒犯性语言（HOF）的认可通常是作为一项分类任务，以决定文本是否包含HOF。我们研究HOF检测是否可以通过考虑HOF和类似概念之间的关系来获利：（a）HOF与情感分析有关，因为仇恨言论通常是负面陈述并表达了负面意见； （b）这与情绪分析有关，因为表达的仇恨指向作者经历（或假装体验）愤怒的同时经历（或旨在体验）恐惧。 （c）最后，HOF的一个构成要素是提及目标人或群体。在此基础上，我们假设HOF检测在与这些概念共同建模时，在多任务学习设置中进行了改进。我们将实验基于这些概念的现有数据集（情感，情感，HOF的目标），并在Hasoc Fire 2021英语子任务1A中评估我们的模型作为参与者（作为IMS-Sinai团队）。基于模型选择实验，我们考虑了多个可用的资源和共享任务的提交，我们发现人群情绪语料库，Semeval 2016年情感语料库和犯罪2019年目标检测数据的组合导致F1 =。 79在基于BERT的多任务多任务学习模型中，与Plain Bert的.7895相比。在HASOC 2019测试数据上，该结果更为巨大，而F1中的增加2pp和召回大幅增加。在两个数据集（2019，2021）中，HOF类的召回量尤其增加（2019年数据的6pp和2021数据的3pp），表明MTL具有情感，情感和目标识别是适合的方法可能部署在社交媒体平台中的预警系统。

我们提出了一系列两项研究，以了解基于语音的人机相互作用期间用户的情感状态。重点放在通信错误或失败的情况下。特别是，我们有兴趣了解与其他情感状态有关的“混乱”。研究由两种类型的任务组成：（1）与基于语音的虚拟代理的通信有关：与机器交谈并了解机器所说的话，（2）与参与者解决的无通信，解决问题的任务难题和谜语，但被要求口头解释机器的答案。我们收集了参与者情感状态的视听数据和自我报告。我们报告了两项研究的结果和分析收集的数据。根据注释者的观察对第一项研究进行了分析，并根据自我报告分析了第二项研究。

Covid-19锁定措施的引入和返回正常性的展望要求社会变化。最紧迫的问题是个人如何适应大流行。本文在重复措施设计中审查了对大流行的情绪反应。数据（n = 1698）于2020年4月（严格锁定措施期间），并于2021年4月（当疫苗接种计划获得牵引时）。我们要求参与者报告他们的情绪并在文本数据中表达这些。统计测试揭示了更好地调整大流行的平均趋势。然而，聚类分析建议更复杂的异构模式，具有良好的应对和辞职的参与者子组。语言计算分析发现，主题和N-GRAM频率转移到关注疫苗接种程序，远离一般担忧。讨论了对公共心理健康努力在识别风险上识别人们的努力的影响。数据集是公开可用的。

对于谈话情感认可的任务，最近的作品专注于发言者关系建模，但忽略了话语的情感倾向的作用。在本文中，我们提出了一种新的表达范例的句子级情绪定向向量，以模拟句子之间情绪的潜在相关性vectors。基于它，我们设计了一种情感识别模型，它从语言模型中提取句子级情感方向向量，并从对话情绪分析模型联合学习，提取句子级情绪方向向量，以识别谈话者在谈话中的情绪导向。我们在两个基准数据集中进行实验，并将它们与五个基线模型进行比较。实验结果表明，我们的模型对所有数据集具有更好的性能。

这项工作介绍了一种新方法，以考虑文本分析中的主观性和一般上下文依赖性，并用作示例检测文本中传达的情绪。所提出的方法通过Marvin Minsky（1974）利用Mikolov等人的文本向量化的框架理论的计算版本来考虑主观性。 （2013），用于基于它们出现的上下文生成单词的分布式表示。我们的方法是基于三个组成部分：1。代表观点的框架/“房间”; 2.代表分析标准的基准 - 在这种情况下，情绪分类，从罗伯特·普特金（1980）的人类情绪研究; 3.要分析的文件。通过使用单词之间的相似性测量，我们能够在我们的案例研究中提取基准中的元素中的元素的相对相关性 - 对于要分析的文件。我们的方法提供了一种措施，考虑到读取文档的实体的角度。该方法可以应用于评估主体性与理解文本的相对值或含义相关的所有情况。主观性可以不限于人体反应，但它可用于提供具有与给定域（“房间”）相关的解释的文本。为了评估我们的方法，我们在政治领域中使用了测试案例。

在这项工作中，我们尝试在音频上进行情感风格转移。特别是，探索了各种情感对转移的梅尔根-VC架构。然后使用基于LSTM的情绪分类器进行音频进行分类。我们发现，与“快乐”或“愤怒”相比，“悲伤”的音频得到了很好的产生，因为人们也有类似的悲伤表达。

Emotions are an integral part of human cognition and they guide not only our understanding of the world but also our actions within it. As such, whether we soothe or flame an emotion is not inconsequential. Recent work in conversational AI has focused on responding empathetically to users, validating and soothing their emotions without a real basis. This AI-aided emotional regulation can have negative consequences for users and society, tending towards a one-noted happiness defined as only the absence of "negative" emotions. We argue that we must carefully consider whether and how to respond to users' emotions.

随着社交媒体平台上的开放文本数据的最新扩散，在过去几年中，文本的情感检测（ED）受到了更多关注。它有许多应用程序，特别是对于企业和在线服务提供商，情感检测技术可以通过分析客户/用户对产品和服务的感受来帮助他们做出明智的商业决策。在这项研究中，我们介绍了Armanemo，这是一个标记为七个类别的7000多个波斯句子的人类标记的情感数据集。该数据集是从不同资源中收集的，包括Twitter，Instagram和Digikala（伊朗电子商务公司）的评论。标签是基于埃克曼（Ekman）的六种基本情感（愤怒，恐惧，幸福，仇恨，悲伤，奇迹）和另一个类别（其他），以考虑Ekman模型中未包含的任何其他情绪。除数据集外，我们还提供了几种基线模型，用于情绪分类，重点是最新的基于变压器的语言模型。我们的最佳模型在我们的测试数据集中达到了75.39％的宏观平均得分。此外，我们还进行了转移学习实验，以将我们提出的数据集的概括与其他波斯情绪数据集进行比较。这些实验的结果表明，我们的数据集在现有的波斯情绪数据集中具有较高的概括性。 Armanemo可在https://github.com/arman-rayan-sharif/arman-text-emotion上公开使用。

通常很难从网上交换的文本中正确推断作家的情绪，而作家和读者之间的认可差异可能会出现问题。在本文中，我们提出了一个新的框架，用于检测句子，以在作者和读者之间在情感识别上产生差异，并检测引起这种差异的表达方式。所提出的框架由基于变压器（BERT）的检测器的双向编码器表示，该表示器检测句子，导致情绪识别差异，并分析获得在此类句子中特征性出现的表达式。该探测器基于由作者和社交网络服务（SNS）文档的三个读者注释的日本SNS文档数据集，并以AUC = 0.772检测到“隐藏的天角句子”；这些句子引起了人们对愤怒的认识的差异。由于SNS文档包含许多句子，这些句子的含义很难通过分析该检测器检测到的句子来解释，因此我们获得了几种表达式，这些表达式在隐藏的角度句子中出现。被发现的句子和表情并不能明确传达愤怒，很难推断作家的愤怒，但是如果指出了隐性的愤怒，就有可能猜测作者为什么生气。在实际使用中，该框架很可能有能力根据误解来缓解问题。

谈话中的情感认可（ERC）是一个重要而积极的研究问题。最近的工作表明了ERC任务使用多种方式（例如，文本，音频和视频）的好处。在谈话中，除非一些外部刺激唤起改变，否则参与者倾向于维持特定的情绪状态。在谈话中持续的潮起潮落和情绪流动。灵感来自这种观察，我们提出了一种多模式ERC模型，并通过情感转换组件增强。所提出的情感移位组件是模块化的，可以添加到任何现有的多模式ERC模型（具有几种修改），以改善情绪识别。我们尝试模型的不同变体，结果表明，包含情感移位信号有助于模型以优于ERC的现有多模型模型，从而展示了MOSEI和IEMOCAP数据集的最先进的性能。

在本文中，我们介绍了Amharic语音情绪数据集（亚胺），涵盖了四条方言（Gojjam，Wollo，Shewa和Londer）和五种不同的情绪（中性，恐惧，快乐，悲伤和生气）。我们认为它是Amharic语言的第一个语音情感认可（Ser）数据集。 65志愿者参与者，所有母语人员，记录2,474个声音样本，长度为2至4秒。八名法官将情绪分配给具有高协议水平的样本（Fleiss Kappa = 0.8）。生成的数据集可免费下载。接下来，我们开发了一个四层变体，我们称之为vggb。然后使用vggb进行三种实验，用于Ser，使用ASED。首先，我们研究了熔融谱图特征或熔融频率谱系数（MFCC）的特点是Amharic最适合的。这是通过培训ASID的两个VGGB SER模型来完成的，使用MEL-谱图和使用MFCC的另一个。尝试了四种形式的培训，标准交叉验证和三种变体，基于句子，方言和扬声器组。因此，用于训练的句子不会用于测试，以及方言和扬声器组的句子。结论是，在所有四种训练方案下，MFCC功能都是优越的。因此，MFCC采用实验2，其中VGGB和其他三种现有模型进行了验证：Resnet50，Alex-Net和LSTM。 vggb被发现具有非常好的准确性（90.73％）以及最快的培训时间。在实验3中，在培训在两个现有的SER数据集，RAVDES（英语）和EMO-DB（德语）以及ASED（Amharic）上进行培训时比较VGGB的性能。结果与这些语言相当，仿真是最高的。这表明VGGB可以成功应用于其他语言。我们希望Ased将鼓励研究人员试验其他模型为Amharic Ser。

道德框架和情感会影响各种在线和离线行为，包括捐赠，亲环境行动，政治参与，甚至参与暴力抗议活动。自然语言处理中的各种计算方法（NLP）已被用来从文本数据中检测道德情绪，但是为了在此类主观任务中取得更好的性能，需要大量的手工注销训练数据。事实证明，以前对道德情绪注释的语料库已被证明是有价值的，并且在NLP和整个社会科学中都产生了新的见解，但仅限于Twitter。为了促进我们对道德修辞的作用的理解，我们介绍了道德基础Reddit语料库，收集了16,123个reddit评论，这些评论已从12个不同的子雷迪维特策划，由至少三个训练有素的注释者手工注释，用于8种道德情绪（即护理，相称性，平等，纯洁，权威，忠诚，瘦道，隐含/明确的道德）基于更新的道德基础理论（MFT）框架。我们使用一系列方法来为这种新的语料库（例如跨域分类和知识转移）提供基线道德句子分类结果。

具有讽刺意味的是日常交流中普遍存在的象征性语言。以前，许多研究人员已经从语言，认知科学和计算方面进行了讽刺。最近，由于自然语言处理（NLP）深度神经模型的快速发展，自动讽刺加工中已经看到了一些进展。在本文中，我们将提供有关计算讽刺，语言理论和认知科学的见解及其与下游NLP任务以及新提出的多X讽刺性处理观点的全面概述。

Digital platforms, including online forums and helplines, have emerged as avenues of support for caregivers suffering from postpartum mental health distress. Understanding support seekers' experiences as shared on these platforms could provide crucial insight into caregivers' needs during this vulnerable time. In the current work, we provide a descriptive analysis of the concerns, psychological states, and motivations shared by healthy and distressed postpartum support seekers on two digital platforms, a one-on-one digital helpline and a publicly available online forum. Using a combination of human annotations, dictionary models and unsupervised techniques, we find stark differences between the experiences of distressed and healthy mothers. Distressed mothers described interpersonal problems and a lack of support, with 8.60% - 14.56% reporting severe symptoms including suicidal ideation. In contrast, the majority of healthy mothers described childcare issues, such as questions about breastfeeding or sleeping, and reported no severe mental health concerns. Across the two digital platforms, we found that distressed mothers shared similar content. However, the patterns of speech and affect shared by distressed mothers differed between the helpline vs. the online forum, suggesting the design of these platforms may shape meaningful measures of their support-seeking experiences. Our results provide new insight into the experiences of caregivers suffering from postpartum mental health distress. We conclude by discussing methodological considerations for understanding content shared by support seekers and design considerations for the next generation of support tools for postpartum parents.

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。