Emotion orsakar extrahering syftar till att identifiera orsakerna till en viss känsla uttryckt i text. Det är en mycket svårare uppgift jämfört med känsloklassificering. Inspirerad av de senaste framstegen med att använda djupminnesnätverk för frågesvar föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som betraktar känsloorsaksidentifiering som en läsförståelseuppgift i QA. Inspirerad av konvolutionella neurala nätverk föreslår vi en ny mekanism för att lagra relevanta sammanhang i olika minnesplatser för att modellera kontextinformation. Vårt föreslagna tillvägagångssätt kan extrahera både ordnivå sekvens funktioner och lexiska funktioner. Prestandautvärdering visar att vår metod uppnår toppmoderna prestanda på en nyligen släppt känsla orsak data som överträffar ett antal konkurrenskraftiga baslinjer med minst 3,01% i F-åtgärd.
I sin efterföljande studie föreslog de ett nätverksbaserat sätt att besvara frågor för att ytterligare förbättra prestandan hos känsloorsaksextraktion REF.
A Question Answering Approach to Emotion Cause Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}