利用话语关系进行极小监督的情感事件学习
计算与语言
2020-01-01 v2
摘要
识别触发正面或负面情感的情感事件在自然语言处理中有广泛应用，但由于事件的极性未必能从其组成词预测，这仍是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出利用话语关系传播情感极性。我们的方法简单，仅需要一个非常小的种子词典和一个大型生语料库。我们使用日语数据的实验表明，我们的方法无需人工标注数据即可有效学习情感事件。在标注数据较少时，它也能改善监督学习的结果。
引用
@article{arxiv.1909.00694,
title = {Minimally Supervised Learning of Affective Events Using Discourse Relations},
author = {Jun Saito and Yugo Murawaki and Sadao Kurohashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.00694},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 1 figure. EMNLP2019 (short paper)