Mastodon 上的多任务对话行为与情感识别
计算与语言
2018-07-16 v1
摘要
由于许可限制，通常在语料库创建后仅数月，就已无法严格复现大多数基于 Twitter 数据的研究结果。随着时间推移推文变得不可访问，这一情况逐渐恶化。这对于社交媒体上可复现且负责任的研究而言是一个关键问题。我们通过从具有兼容可复现实验许可的替代性大型社交媒体 Mastodon 上标注一个新的类 Twitter 语料库，部分解决了这一挑战。我们手动标注该语料库上的对话与情感，并训练一个多任务分层循环网络用于联合情感与对话行为识别。我们通过实验证明，迁移学习可在两项任务间高效实现，并进一步分析了社交媒体上情感与对话之间的某些特定关联。标注语料库与深度网络均以开源许可发布。
引用
@article{arxiv.1807.05013,
title = {Multi-task dialog act and sentiment recognition on Mastodon},
author = {Christophe Cerisara and Somayeh Jafaritazehjani and Adedayo Oluokun and Hoa Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.05013},
year = {2018}
}