1、与 Video-LLaMA、VideoChatGPT 等其他 MLLMs 相比,Emotion-LLaMA 在 EMER 数据集上的 Clue Overlap 和 Label Overlap 评估指标上均表现更佳,展现了其在直接提取情感特征和进行逻辑情感推理方面的卓越能力。 2、在 DFEW 数据集的零样本场景中,Emotion-LLaMA 的表现优于所有其他 MLLMs,显示出强大的泛化能力。
Few-NERD是第一个为Few-shot场景设计的数据集,同时也是最大的人工标注的NER数据集之一,相关的统计如表2所示。可以看出,Few-NERD包含了18万余条句子,49万余个标注的实体,460余万个字符,并且有66个类别,显著超越了之前的基准数据集。因此,Few-NERD不光可以做Few-shot NER任务,在标准的监督学习NER任务上同样具有...