一种带重思考机制的多轮机器阅读理解框架用于情绪-原因对抽取
计算与语言
2022-09-19 v1 人工智能
摘要
情绪-原因对抽取（ECPE）是情绪原因分析中的一项新兴任务，旨在从带有情绪的文本中抽取潜在的情绪-原因对。近期多数研究采用端到端方法处理 ECPE 任务。然而，这些方法要么受困于标签稀疏问题，要么未能对情绪与原因之间的复杂关系建模。此外，它们都未考虑从句的显式语义信息。为此，我们将 ECPE 任务转化为文档级机器阅读理解（MRC）任务，并提出一种带重思考机制的多轮 MRC 框架（MM-R）。我们的框架能够对情绪与原因之间的复杂关系建模，同时避免生成配对矩阵（标签稀疏问题的主要成因）。此外，多轮结构能够融合情绪与原因之间的显式语义信息流。在基准情绪原因语料库上的大量实验证明了我们所提框架的有效性，其性能优于现有的最先进方法。
引用
@article{arxiv.2209.07972,
title = {A Multi-turn Machine Reading Comprehension Framework with Rethink Mechanism for Emotion-Cause Pair Extraction},
author = {Changzhi Zhou and Dandan Song and Jing Xu and Zhijing Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07972},
year = {2022}
}
备注
Accepted to COLING 2022