Vi föreslår en modell för att gemensamt förutsäga flera känslor i naturliga språk meningar. Vår modell bygger på en låggradig samregionaliseringsmetod som kombinerar en vektorvärderad Gaussisk process med ett rikt parameteriseringssystem. Vi visar att vår strategi kan lära sig korrelationer och antikorrelationer mellan känslor på en nyhetsrubriker dataset. Den föreslagna modellen överträffar både baslinjerna för singletask och andra multitask-strategier.
REF föreslog en multi-task Gaussian-processbaserad metod för känsloklassificering.
Joint Emotion Analysis via Multi-task Gaussian Processes
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}