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Emotion Classification

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하위 태스크
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평가표
9
보존된 평가 기록
19

Emotion classification, or emotion categorization, is the task of recognising emotions to classify them into the corresponding category. Given an input, classify it as 'neutral or no emotion' or as one, or more, of several given emotions that best represent the mental state of the subject's facial expression, words, and so on. Some example benchmarks include ROCStories, Many Faces of Anger (MFA), and GoEmotions. Models can be evaluated using metrics such as the Concordance Correlation Coefficient (CCC) and the Mean Squared Error (MSE).

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

CMU-MOSEI

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 4건

EWALK

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 3건

MFA

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 2건

ROCStories

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 2건

ArmanEmo

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 1건

CAER-Dynamic

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 1건

RAVDESS

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 1건

ShortPersianEmo

원본 태스크: Emotion Classification

평가 기록 1건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.