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Hybrid Zones02:29

Hybrid Zones

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Hybrid zones are narrow regions where two closely related species interact, mate, and produce hybrids. Relative to either parent species, hybrids may possess distinct phenotypic or genetic differences that impact their survival and reproductive success. The genetic variances introduced by hybridization influence species diversity and speciation processes within the hybrid zone.
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Physiology of Emotion01:20

Physiology of Emotion

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The physiology of emotions is a multifaceted process involving the autonomic nervous system, brain structures, hormones, and neurotransmitters. This intricate interplay dictates how emotions manifest in the body and influence behavior.
Autonomic Nervous System
The autonomic nervous system (ANS) plays a critical role in emotional responses by regulating involuntary physiological functions. It consists of two main components: the sympathetic and parasympathetic systems. The sympathetic system...
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Emotional Expression01:26

Emotional Expression

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Emotional expression encompasses how individuals convey their emotions through verbal communication and non-verbal cues. These non-verbal actions include facial expressions, body language, and physical gestures, such as frowning or smiling. Among these, facial expressions play a crucial role in emotional expression and are understood universally, indicating a biological basis for how humans communicate emotions.
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Psychologist Paul Ekman identified seven basic...
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Labeling Emotion01:20

Labeling Emotion

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Emotional labeling is a cognitive process that involves identifying and naming one's emotions, such as anger, fear, happiness, or sadness. It allows individuals to recognize and express their internal emotional states, a critical aspect of emotional regulation and communication. Labeling emotions requires more than mere recognition; it also involves drawing upon memory and contextual cues to understand the current situation and apply a corresponding emotional label. For instance, feeling...
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Hybridization of Atomic Orbitals I03:24

Hybridization of Atomic Orbitals I

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The mathematical expression known as the wave function, ψ, contains information about each orbital and the wavelike properties of electrons in an isolated atom. When atoms are bound together in a molecule, the wave functions combine to produce new mathematical descriptions that have different shapes. This process of combining the wave functions for atomic orbitals is called hybridization and is mathematically accomplished by the linear combination of atomic orbitals. The new orbitals that...
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Hybridization of Atomic Orbitals II

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Un marco de aprendizaje automático híbrido apilado para la detección de emociones multietiqueta en texto

Hassan Adamu1,2, Masrah Azrifah Azmi Murad3,4, Nurul Amelina Nasharuddin5,6

  • 1Department of Computer Science, Universiti Putra Malaysia, Jalan Universiti 1, 43400, Serdang, Selangor, Malaysia. gs66245@student.upm.edu.my.

Scientific reports
|February 7, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta Hyb-Stack, un marco novedoso para la clasificación de emociones multietiqueta en texto. El conjunto híbrido apilado mejora significativamente la precisión, especialmente para idiomas de bajos recursos, al combinar modelos de transformadores.

Palabras clave:
aprendizaje automático de conjuntosidioma hausaapilamiento híbridoPNL de bajos recursosdetección de emociones multietiquetamodelos de transformadores

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Área de la Ciencia:

  • Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Lingüística Computacional
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • El análisis de sentimientos utiliza tradicionalmente la clasificación binaria (positiva/negativa).
  • La detección precisa de emociones requiere una clasificación multietiqueta debido a las emociones humanas complejas y superpuestas.
  • Los modelos de transformadores enfrentan desafíos en idiomas de bajos recursos y contextos diversos debido a la escasez de datos y los problemas de generalización.

Objetivo del estudio:

  • Proponer Hyb-Stack, un marco de conjunto híbrido apilado para mejorar la clasificación de emociones multietiqueta.
  • Mejorar la precisión de la clasificación, la adaptabilidad y la generalización entre idiomas.
  • Abordar la falta de datos anotados en idiomas de bajos recursos para la detección de emociones.

Principales métodos:

  • Se desarrolló Hyb-Stack, que integra el apilamiento simple y de validación cruzada.
  • Se combinaron las predicciones de BERT, DistilBERT, RoBERTa y mBERT utilizando un meta-clasificador de Random Forest.
  • Se evaluó en conjuntos de datos en inglés (SemEval-2018 Task 1 E-c), indonesio (discurso de odio) y hausa (HaEmoC_V1).

Principales resultados:

  • El conjunto EM-9 (BERT + DistilBERT + mBERT) logró puntuaciones F1 superiores: 89,48 (hausa), 88,19 (indonesio) y 90,67 (inglés).
  • mBERT superó individualmente a otros modelos base en todos los conjuntos de datos.
  • Hyb-Stack superó a los métodos de conjunto convencionales como el promediado y el promediado ponderado.

Conclusiones:

  • Hyb-Stack mejora eficazmente la clasificación de emociones multietiqueta en diversos contextos lingüísticos.
  • La combinación de múltiples modelos de transformadores con una capa de decisión optimizada es crucial para avanzar en la detección de emociones.
  • El marco demuestra un potencial significativo para aplicaciones de idiomas de bajos recursos en el análisis de sentimientos.