Calibrating Sentiment Analysis: A Unimodal-Weighted Label Distribution Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Label distribution learning (LDL) provides a robust framework for classification tasks exhibiting intrinsic label ordinality and ambiguity, yet its application to sentiment analysis remains underexplored. This work bridges this research gap through a comprehensive investigation of LDL for sentiment classification, revealing both strengths (predictive accuracy) and limitations (calibration reliability). To address these limitations, we propose Unimodal-Weighted LDL (UW-LDL), a novel framework that: (1) enforces unimodal label distributions via ordinality-grounded regularization, and (2) implements instance-specific calibration through adaptive weighted loss functions. Extensive experiments across five diverse benchmarks—including financial-domain datasets (AFS, FP, TFNS) and other sentiment corpora (SST-5, TSE)—demonstrate that UW-LDL outperforms state-of-the-art LDL methods and calibration techniques by significant margins in both predictive accuracy and uncertainty quantification. Furthermore, UW-LDL achieves these gains with single-pass inference, offering faster computation than ensemble-based calibration methods. Visualization analyses confirm that UW-LDL produces more discriminative and linearly separable text representations than conventional LDL approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».