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.
De konstruerade manuellt en corpus från Academia Sinica Balanserad kinesisk korpus. REF ) byggde en datauppsättning med hjälp av SINA stad nyheter sedan föreslå en händelsedriven känsla orsaka extraktion metod med hjälp av multi kernel SVMs.
Event-Driven Emotion Cause Extraction with Corpus Construction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}