情感风格迁移的挑战:基于词汇替换流水线的探索
计算与语言
2020-05-18 v1
摘要
我们提出情感风格迁移任务,该任务尤其具有挑战性,因为情感(此处指愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤、惊讶)处于内容与风格之间。为理解该任务的特定困难,我们设计了一个透明的情感风格迁移流水线,包含三步:(1) 选取有望被替换以改变情感的词(采用暴力搜索方法及基于情感分类器注意力机制的选择),(2) 寻找作为替换候选的词集(基于词汇与分布语义),以及 (3) 以目标函数选取最有希望的替换组合,该函数由内容(基于 BERT 句子嵌入)、情感(基于情感分类器)和流畅度(基于神经语言模型)分量构成。这一相对直接的设置使我们能够探索该任务,并理解在哪些情况下词汇替换可改变文本的情感负载、内容与风格的变化如何相互作用以及是否相互冲突。我们进一步基于 Tweets 在自动化与标注研究中定量评估我们的流水线,并确实发现内容与情感的同时调整是冲突目标:正如我们在受 Scherer 情感成分模型启发的定性分析中所展示的,对于基于认知评价或身体反应描述的隐性情感表达而言尤其如此。
引用
@article{arxiv.2005.07617,
title = {Challenges in Emotion Style Transfer: An Exploration with a Lexical Substitution Pipeline},
author = {David Helbig and Enrica Troiano and Roman Klinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07617},
year = {2020}
}
备注
Accepted at the SocialNLP Workshop at ACL 2020