I den här artikeln presenterar vi vårt arbete med att framkalla känslor. Eftersom det inte finns någon öppen datauppsättning tillgänglig har bristen på kommenterade resurser begränsat forskningen på detta område. Därför presenterar vi först en datauppsättning som vi byggt med hjälp av SINA stadsnyheter. Annoteringen baseras på W3C Emotion Markup Languages schema. För det andra föreslår vi en 7-tums definition för att beskriva känslor som orsakar händelser. Baserat på denna allmänna definition föreslår vi en ny händelsedriven känsloextraktionsmetod med hjälp av flerkärniga SVM där ett syntaktiskt trädbaserat tillvägagångssätt används för att representera händelser i text. En konvolution kärna baserad multikernel SVM används för att extrahera känslor orsaker. Eftersom traditionella konvolutionskärnor inte använder lexikal information vid de terminala noderna för syntaktiska träd, ändrar vi kärnans funktion med en synonymbaserad förbättring. Även med mycket begränsade träningsdata, kan vi fortfarande extrahera tillräckliga funktioner för uppgiften. Utvärderingar visar att vår strategi uppnår 11,6 % högre F-åtgärd jämfört med referensmetoder. Bidragen från vårt arbete inkluderar resursbyggande, konceptdefinition och algoritmutveckling.
Nyligen Gui et al. REF konstruerade en ny corpus med hjälp av SINA city news och baserat på denna corpus, använde de först en konvolution kärna baserad multi-kernel SVM metod för händelse-driven känsla-orsak extraktion.
Event-Driven Emotion Cause Extraction with Corpus Construction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}