用于 DARPA LORELEI 项目 2019 年情感、情绪与认知状态任务的一套系统
计算与语言
2020-02-18 v1
摘要
在可能发生于世界任何地方的人道主义援助-灾难救援(HADR)危机期间,需要帮助的人们常在线发布实时信息,这些信息进而可被参与危机管理的不同利益相关方所用。对此类帖子的自动处理可显著提升此类工作的成效;例如,理解特定区域受影响人群的总体情绪可帮助决策者了解如何最佳分配资源以实现有效的灾难响应。然而,这些工作可能因当地语言资源的可用性而受到严重限制。正在进行的 DARPA 新兴事件低资源语言(LORELEI)项目旨在推进此类人道主义危机背景下低资源语言的语言处理技术。本工作中,我们描述了为 LORELEI 项目 2019 年情感、情绪与认知状态(SEC)试点任务所提交的系统。我们描述了提交内容中包含的一系列情感分析系统以及所提取的特征。我们的实地系统在 SEC 试点任务的英语和西班牙语评估中均取得了最佳结果。
引用
@article{arxiv.1905.00472,
title = {A system for the 2019 Sentiment, Emotion and Cognitive State Task of DARPAs LORELEI project},
author = {Victor R Martinez and Anil Ramakrishna and Ming-Chang Chiu and Karan Singla and Shrikanth Narayanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00472},
year = {2020}
}