SemEvalTask10，本质是一个文本分类的任务，有三个子任务，论文摘要如下：在多维对话中，情绪不仅作为情感交流的重要中介者，还承载着丰富的信息。因此，准确识别交流者的情绪并理解情绪变化的触发因素至关重要。本研究专注于多语言对话情绪识别和基于挑衅者的情绪逆向推理任务，旨在提高对话中情绪理解的准确性和深度。为了实现这一目标，我们提出了一种新颖的模型，MBERT-TextRCNN-PL，旨在有效捕捉交流者的情感信息。此外，我们引入了XGBoost-EC（情绪捕捉器）来识别情绪挑衅者，从而更深入地探究情绪变化背后的因果关系。通过与最先进的模型进行比较，我们的方法在识别对话情绪和挑衅者方面表现出显...

自然语言处理概述       以前的自然语言大多数停留在去根据业务来编写相应的规则来解决实际的问题，但是仅仅靠手工编写的规则是无法覆盖全部的内容，而且不同的规则之间也具有一定的矛盾，随着统计学的发展，人们逐渐的用统计的思想去解决一些实际的问题，例如马尔可夫假设，即一个词语出现的概率取决于它前面出现的所有词，但是随着文本长度的增加，对应条件概率的计算也变得困难。随着神经网络的发展，在2013年时，Google提出Word2Vec，这个模型是所有NLP学习者都熟悉的模型，他分为CBOW和Skip-gram两种，其中CBOW是使用周围的词语来进行预测...

对偏差和方差的理解   　　偏差是模型的预测值与你真实的点之间区别的位移，方差是指每次学习的东西差别多大。 　　假设训练了五个模型，然后我让这五个模型去预测，如下图所示，蓝色点是我预测的，黄色的框里面是可以接受的范围，如果蓝色的点在圈里面，并且预测的点比较集中，那么就是低方差和低偏差；若蓝色的点都在圈外，但是预测的点比较集中，说明是低方差，高偏差；若预测的点都在圈里，但是点比较分散，说明高方差，低偏差。 　　通过这三个例子，我们可以发现，偏差往往说的是模型的准确率，如果偏差大，说明模型的复杂度不太够，需要提高模型的复杂度。而偏差往往是说的模型的鲁棒性，如果方差大说明模型的泛化性不好...