个人叙事中情感承载者的标注

我们关注理解个人叙事（PN）——口头或书面的对事实、事件和想法的回忆——的问题。在 PN 中，情感承载者是最好解释用户情绪状态的言语或文本片段。此类片段可包括实体、动词或名词短语。对 PN 的高级自动理解不仅要求预测用户情绪状态，还要求识别哪些事件（如“亲属的离世”或“拜访祖父”）或人物（如“高中老友圈”）承载了个人回忆过程中显现的情感。本工作提出并评估了一种用于识别口头个人叙事中情感承载者的标注模型。与新闻和微博等其他文本体裁相比，口头 PN 尤其具有挑战性，因为叙事通常无结构，涉及多个子事件和角色以及叙述者感知的想法与相关情绪。本工作中，我们实验性地对 Ulm State-of-Mind in Speech（USoMS）语料库（一个德语 PN 数据集）中语音转写文本的情感承载者进行标注。我们相信该资源可用于从 PN 中自动提取情感承载者的实验，此任务可推动叙事理解的进一步进展。