越南语社交媒体文本的情感识别
计算与语言
2020-01-28 v2
摘要
情感识别或情绪预测是情感分析的一种更高层方法或特例。在该任务中，结果并非以极性（正面或负面）或评分（1 至 5）形式给出，而是以更细粒度的分析层级呈现，其中结果被刻画为更多表达，如悲伤、愉悦、愤怒、厌恶、恐惧和惊讶。情感识别通过识别客户评论中的特定情绪，在衡量产品品牌价值方面起着关键作用。本研究中，我们实现了两个目标。首先且最重要的是，我们构建了标准的越南语社交媒体情感语料库（UIT-VSMEC），含确切 6,927 条情感标注句子，为作为自然语言处理（NLP）中低资源语言的越南语情感识别研究作出贡献。其次，我们在 UIT-VSMEC 语料库上评估并测量了机器学习与深度神经网络模型。结果显示，CNN 模型以 59.74% 的加权 F1 分数取得最高性能。我们的语料库发布于我们的研究网站。
引用
@article{arxiv.1911.09339,
title = {Emotion Recognition for Vietnamese Social Media Text},
author = {Vong Anh Ho and Duong Huynh-Cong Nguyen and Danh Hoang Nguyen and Linh Thi-Van Pham and Duc-Vu Nguyen and Kiet Van Nguyen and Ngan Luu-Thuy Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09339},
year = {2020}
}
备注
PACLING 2019