一个葡萄牙语细粒度情感的弱监督数据集
计算与语言
2021-10-11 v2
摘要
情感计算研究计算机如何识别、解释与模拟人类情感。情感分析是 NLP 中与该主题相关的常见任务，但其仅关注情感效价（正向、负向、中性）。NLP 中一种新兴方法是情感识别，其依赖于细粒度分类。本研究描述了一种为葡萄牙语细粒度情感创建基于词典的弱监督语料库的方法。我们通过微调一个基于 transformer 的语言模型（BERT）并在一个黄金标准标注验证集上验证来评估我们的数据集。我们的结果（F1-score=.64）表明，基于词典的弱监督是低资源环境下初期工作的合适策略。
引用
@article{arxiv.2108.07638,
title = {A Weakly Supervised Dataset of Fine-Grained Emotions in Portuguese},
author = {Diogo Cortiz and Jefferson O. Silva and Newton Calegari and Ana Luísa Freitas and Ana Angélica Soares and Carolina Botelho and Gabriel Gaudencio Rêgo and Waldir Sampaio and Paulo Sergio Boggio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.07638},
year = {2021}
}
备注
Paper published at Symposium in Information and Human Language Technology (STIL 2021)