联合学习检测情绪与预测 Facebook 反应
机器学习
2019-09-25 v1 信息检索
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摘要
社交媒体数据日益普遍，为改进计算机视觉至自然语言处理等多个领域基于机器学习的模型质量提供了诱人前景。本文关注配有多个用户反应的 Facebook 帖子，并探究其与情绪检测任务中通常所考虑情绪类别的关系。我们受以一阶逻辑公式引入反应与情绪间联系的想法启发，提出了一种端到端神经模型，能够在多任务环境中联合学习检测情绪与预测 Facebook 反应，其中逻辑公式被转化为多项式约束。我们的模型使用大规模无监督文本集合，以及标注了情绪类别的文本和包含反应的 Facebook 帖子进行训练。利用大规模 Facebook 帖子集合的扩展实验分析表明，情绪分类与反应预测任务均可从彼此交互中获益。
引用
@article{arxiv.1909.10779,
title = {Jointly Learning to Detect Emotions and Predict Facebook Reactions},
author = {Lisa Graziani and Stefano Melacci and Marco Gori},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.10779},
year = {2019}
}
备注
International Conference on Artificial Neural Networks. Springer, Cham, 2019