西班牙语诗歌的词汇语义与情感建模：一种半监督学习方法
人工智能
2021-09-14 v2 计算与语言
摘要
近年来，通过使用Transformer模型，文本分类任务得到了显著改进。然而，大多数研究集中在散文文本上，诗歌受到的关注较少，尤其是西班牙语诗歌。在本文中，我们提出了一种半监督学习方法，用于推断由4572首十四行诗组成的语料库所唤起的21个心理类别，以及10个情感和词汇语义多分类类别。用于训练和评估的诗歌子集包含270首十四行诗。通过我们的方法，76%的心理类别的AUC超过0.7，60%的多分类类别的AUC超过0.65。我们使用Transformer模型，通过句子嵌入，并结合利用外部词典获得的词汇语义和情感特征，对十四行诗进行建模。结果表明，与单独使用Transformer相比，这种方法使AUC提高了最多0.12。
引用
@article{arxiv.2109.04152,
title = {Lexico-semantic and affective modelling of Spanish poetry: A semi-supervised learning approach},
author = {Alberto Barbado and María Dolores González and Débora Carrera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.04152},
year = {2021}
}
备注
24 pages, 8 figures, 7 tables