Känslor är avgörande för att skilja människor från maskiner. Bland alla multimodala resurser för att upptäcka känslor är textdata de som innehåller minst ytterligare information utöver semantik, och antas därför i stor utsträckning för att testa de utvecklade systemen. De flesta av de emotionella datauppsättningarna består dock av känsloetiketter med endast enskilda ord, meningar eller dokument, vilket gör det svårt att diskutera det sammanhangsmässiga flödet av känslor. I detta dokument introducerar vi EmotionLines, den första datauppsättningen med känslor som anger alla uttalanden i varje dialog endast baserat på deras textinnehåll. Dialoger i EmotionLines samlas in från Friends TV-skript och privata Facebook-meddelandedialoger. Sedan är en av sju känslor, sex Ekmans grundläggande känslor plus den neutrala känslan, märkt på varje uttalande av 5 Amazon MTurkers. Totalt 29 245 uttalanden från 2 000 dialoger är märkta i EmotionLines. Vi tillhandahåller också flera starka baslinjer för känslodetektionsmodeller på EmotionLines i detta dokument.
REF introducerar en känslokorpus baserad på samtal tagna från Friends TV-skript och föreslår en liknande känsloklassificeringsmodell med hjälp av en CNN-BiLSTM.
EmotionLines: An Emotion Corpus of Multi-Party Conversations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}