I denna forskning strävar vi efter att upptäcka subjektiva meningar i multimodala samtal. Vi introducerar en ny teknik där subjektiva mönster lär sig från både märkta och omärkta data, med n-gram ordsekvenser med varierande nivåer av lexikal omedelbarhet. Genom att tillämpa denna teknik på möten tal och e-post samtal, vi får betydande förbättringar jämfört med state-of-the-art metoder. Dessutom visar vi att kopplingen av det mönsterbaserade tillvägagångssättet med funktioner som fångar egenskaper hos den allmänna konversationsstrukturen ger ytterligare förbättringar.
REF föreslog att man skulle lära sig subjektiva mönster från både märkta och omärkta data med n-grams ordsekvenser med varierande nivå av lexisk instantiering.
Predicting Subjectivity in Multimodal Conversations
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}