SemEval 2024 -- 任务 10：对话中的情感发现及其翻转推理 (EDiReF)
计算与语言
2024-03-01 v1 人工智能
摘要
我们介绍了 SemEval-2024 任务 10，这是一项共享任务，旨在识别单语英语和印地语 - 英语代码混合对话中的情感，并寻找情感翻转背后的理由。该任务包含三个不同的子任务：代码混合对话的对话情感识别、代码混合对话的情感翻转推理，以及英语对话的情感翻转推理。参赛系统被要求自动执行其中一个或多个子任务。这些任务的数据集包含手动标注的对话，重点关注情感及其情感转变的触发因素（任务数据可在 https://github.com/LCS2-IIITD/EDiReF-SemEval2024.git 获取）。共有 84 个参与者参与了此项任务，表现最出色的系统在 respective 子任务中分别达到了 0.70、0.79 和 0.76 的 F1 分数。本文总结了 24 个团队的结果、发现及其系统描述。
引用
@article{arxiv.2402.18944,
title = {SemEval 2024 -- Task 10: Emotion Discovery and Reasoning its Flip in Conversation (EDiReF)},
author = {Shivani Kumar and Md Shad Akhtar and Erik Cambria and Tanmoy Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18944},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 3 figures, 7 tables