ABSTRACT Emotion orsakar extraktion är en utmanande uppgift för den finkorniga känsloanalysen. Även om några studier har tagit upp uppgiften med hjälp av klassificeringsmetoder på klausulnivå, har de flesta av dem delvis ignorerat kontextinformation på känslonivå. För att på ett heltäckande sätt utnyttja informationen föreslår vi en ny metod som bygger på att lära sig rangordna för att identifiera känsloorsaker ur ett informationssökningsperspektiv. Vår metod syftar till att rangordna kandidatklausuler med avseende på vissa framkallade känslor i analogi med frågenivå dokumentrankning i informationssökning. För att lära oss effektiva modeller för rankning av klausuler representerar vi kandidatklausuler som vektorer med både känslooberoende egenskaper och känsloberoende egenskaper. Emotion-oberoende egenskaper extraheras för att fånga möjligheten att en klausul förväntas framkalla en känsla, och känslor-beroende egenskaper extraheras för att fånga relevansen mellan kandidat orsaka klausuler och deras motsvarande känslor. Vi undersöker tre metoder för att lära sig att rangordna för känsloorsaksextraktion i vår metod. Vi utvärderar resultatet av vår metod på en befintlig datauppsättning för känsloorsaksextraktion. De experimentella resultaten visar att vår metod är effektiv i känsloorsaksextraktion, vilket avsevärt överträffar de state-of-the-art baslinjemetoderna i termer av precision, recall, och F-mått. INDEX TERMS Känsloanalys, känslor orsakar extraktion, naturligt språk bearbetning, känslor analys, lära sig att rangordna.
I REF föreslogs en metod som bygger på att man lär sig att omvärdera den sökandes känslor, vilket leder till klausuler där man tar fram ett antal känsloberoende och känslooberoende egenskaper.
Extracting Emotion Causes Using Learning to Rank Methods From an Information Retrieval Perspective
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}