1
条回答
写回答
写回答
-
在emotion2vec模型中，句子级别损失有三种计算方法，分别是单嵌入（Token Embedding）、块嵌入（Chunk Embedding）和全局嵌入（Global Embedding）。
单嵌入（Token Embedding）：通过一个单一的嵌入来代表学生网络S编码的全局情绪信息。具体来说，就是将可学习的言语嵌入U中的N设置为1。
块嵌入（Chunk Embedding）：使用多个嵌入来表征全局情绪信息。在这种情况下，可以在一个块内聚合更多的全局信息。
全局嵌入（Global Embedding）：在全局嵌入的情况下，并不添加额外的言语令牌。我们使用学生网络S的帧级别输出嵌入的时间池化结果。
这些方法提供了不同的方式来集成和理解全局情感信息，为后续的情感识别任务奠定基础。2024-06-28 23:40:28赞同 3 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
推荐问答
