基于LERT与CoMet的生成式员工情感识别研究

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摘 要：针对员工情感文本识别中样本数量有限且情感表达复杂的问题，提出结合常识知识模型CoMet与预训练语言模型LERT的情感识别方法。首先，利用DeepSeek生成涵盖悲伤、信任、喜悦、恐惧、怀疑、愤怒和自我否定7类情感的员工对话数据集，并进行情感倾向标注;然后，基于LERT模型结合CoMet模型，通过引入对话主体的目标识别与常识知识，增强模型对情感状态的理解与识别能力。（剩余107字）

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