利用越南语社交媒体特征进行越南语文本情感识别
计算与语言
2020-10-28 v3
摘要
文本情感识别近年来已成为一个有前景的研究课题。许多研究者致力于构建更准确、更鲁棒的情感检测系统。在本文中，我们进行若干实验以表明数据预处理如何影响机器学习方法在文本情感识别上的表现。这些实验以越南社交媒体情感语料库（UIT-VSMEC）作为基准数据集进行。我们探索越南语社交媒体特征，提出不同的预处理技术，以及带有情感语境的关键子句抽取，以改进在 UIT-VSMEC 上的机器性能。我们的实验评估表明，基于越南语社交媒体特征的恰当预处理技术下，多项逻辑回归（MLR）取得了 64.40% 的最佳 F1 分数，较 UIT-VSMEC 作者所构建的 CNN 模型（59.74%）显著提升了 4.66%。
引用
@article{arxiv.2009.11005,
title = {Exploiting Vietnamese Social Media Characteristics for Textual Emotion Recognition in Vietnamese},
author = {Khang Phuoc-Quy Nguyen and Kiet Van Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11005},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 9 tables, 2 figures of table, conference