你的推文将得到何种回应？预测推文回复的情感极性
计算与语言
2021-04-22 v1 机器学习
摘要
Twitter 情感分析通常聚焦于预测推文的极性，近年来随着深度学习（DL）的兴起受到越来越多的关注。在本文中，我们提出一项新任务：预测给定推文（一阶）回复中的主导情感。为此，我们创建了 RETWEET，一个由人工标注情感标签的推文与回复大规模数据集。作为一个强基线，我们提出一种基于两阶段 DL 的方法：首先，我们将标准情感分类器应用于推文回复，并对每条原始推文的预测进行聚合，从而创建自动标注的训练数据；我们的理由是分类器个体所犯的错误很可能在聚合步骤中相互抵消。其次，我们使用自动标注的数据监督训练一个神经网络，以从原始推文预测回复情感。所得分类器在新 RETWEET 数据集上评估，展现出有前景的结果，尤其考虑到其训练未使用任何人工标注数据。数据集与基线实现均公开可用。
引用
@article{arxiv.2104.10513,
title = {How Will Your Tweet Be Received? Predicting the Sentiment Polarity of Tweet Replies},
author = {Soroosh Tayebi Arasteh and Mehrpad Monajem and Vincent Christlein and Philipp Heinrich and Anguelos Nicolaou and Hamidreza Naderi Boldaji and Mahshad Lotfinia and Stefan Evert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10513},
year = {2021}
}
备注
Published in 2021 IEEE 15th International Conference on Semantic Computing (ICSC)