跨语言的深层情感：多语言 WordNet 中情感传播的新方法
计算与语言
2023-12-11 v1 人工智能
机器学习
摘要
情感分析涉及使用 enriched with emotional metadata 的 WordNet，这是有价值的资源。然而，人工标注耗时且昂贵，导致只有少数 WordNet 词元被标注。本文引入了两种新技术，用于将情感标注从部分标注的 WordNet 自动传播至其整体以及不同语言的 WordNet：多语言结构化同义词集嵌入（MSSE）和跨语言深度神经情感传播（CLDNS）。我们使用具有许多跨语言关系的 Princeton WordNet 和 Polish WordNet 对提出的 MSSE+CLDNS 方法进行了广泛评估。结果表明，MSSE+CLDNS 方法优于现有传播方法，表明其在跨多种语言利用情感元数据丰富 WordNet 方面的有效性。这项工作为大规模、多语言情感分析提供了坚实基础，对学术研究和实际应用具有重要价值。
引用
@article{arxiv.2312.04715,
title = {Deep Emotions Across Languages: A Novel Approach for Sentiment Propagation in Multilingual WordNets},
author = {Jan Kocoń},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.04715},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 1 figure, presented at ICDM Workshop: SENTIRE 2023