ECSP：一种面向情绪-原因跨度对抽取与分类的新任务
计算与语言
2020-03-10 v1
摘要
情绪原因分析如情绪原因抽取（ECE）与情绪-原因对抽取（ECPE）已逐渐吸引众多研究者的关注。然而，现有研究仍存在两点不足：1）多数情况下，情绪表达与原因并非整个子句，而是子句中的跨度，因此抽取子句对而非跨度对极大限制了其在真实场景中的应用；2）仅抽取情绪表达子句而不识别情绪类别是不够的，由于可能存在不同原因，情绪子句的存在未必显式传达情绪信息。本文提出一项新任务：情绪-原因跨度对抽取与分类（ECSP），旨在抽取文档中情绪及其对应原因的潜在跨度对，并对每对进行情绪分类。在新 ECSP 任务中，ECE 与 ECPE 可视为子句级的两个特例。我们提出一种基于跨度的先抽取后分类（ETC）模型，在目标跨度边界监督下直接从文档抽取并配对情绪与原因，随后利用其配对表示与局部上下文分类相应类别。实验表明，我们所提 ETC 模型分别优于 ECE 与 ECPE 任务的 SOTA 模型，并在 ECSP 任务上取得尚可的结果。
引用
@article{arxiv.2003.03507,
title = {ECSP: A New Task for Emotion-Cause Span-Pair Extraction and Classification},
author = {Hongliang Bi and Pengyuan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.03507},
year = {2020}
}