Improving Human Happiness Analysis Based on Transfer Learning: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Happiness refers to the joyful and pleasant emotions that humans produce subjectively. It is the positive part of emotions, and it affects the quality of human life. Therefore, understanding human happiness is a meaningful task in sentiment analysis. OBJECTIVE: We mainly discuss 2 facets (Agency/Sociality) of happiness in this paper. Through analysis and research on happiness, we can expand on new concepts that define happiness and enrich our understanding of emotions. METHODS: This paper treated each happy moment as a sequence of short sentences, then proposed a short happiness detection model based on transfer learning to analyze the Agency and Sociality aspects of happiness. First, we utilized the unlabeled training set to retrain the pretraining language model Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and got a semantically enhanced language model happyBERT in the target domain. Then, we got several single text classification models by fine-tuning BERT and happyBERT. Finally, an improved voting strategy was proposed to integrate multiple single models, and "pseudo data" were introduced to retrain the combined models. RESULTS: The proposed approach was evaluated on the public dataset happyDB. Experimental results showed that our approach significantly outperforms the baselines. When predicting the Agency aspect of happiness, our approach achieved an accuracy of 0.8653 and an F1 score of 0.9126. When predicting Sociality, our approach achieved an accuracy of 0.9367 and an F1 score of 0.9491. CONCLUSIONS: By evaluating the dataset, the comparison results demonstrated the effectiveness of our approach for happiness analysis. Experimental results confirmed that our method achieved state-of-the-art performance and transfer learning effectively improved happiness analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».