EmoAtt 在 EmoInt-2017 任务中的应用：面向情绪强度的内部注意力句嵌入
计算与语言
2017-08-21 v1
摘要
本文描述了一个为 WASSA 2017 情绪强度共享任务设计和构建的深度学习系统。我们引入了一种基于循环神经网络（RNN）之上内部注意力的表示学习方法。结果表明，我们的模型具有良好的能力，能够在不借助词典的情况下成功识别承载情绪的词语以预测强度，在 22 个共享任务参赛者中排名第 13 位。
引用
@article{arxiv.1708.05521,
title = {EmoAtt at EmoInt-2017: Inner attention sentence embedding for Emotion Intensity},
author = {Edison Marrese-Taylor and Yutaka Matsuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.05521},
year = {2017}
}
备注
WASSA 2017 Shared Task on Emotion Intensity