論文の概要: Emotion Carrier Recognition from Personal Narratives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07481v2
- Date: Thu, 24 Jun 2021 15:24:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 03:42:36.863314
- Title: Emotion Carrier Recognition from Personal Narratives
- Title(参考訳): 個人物語からの感情キャリア認識
- Authors: Aniruddha Tammewar, Alessandra Cervone, Giuseppe Riccardi
- Abstract要約: パーソナル・ナラティブズ(Personal Narratives、PN)は、自分の経験から事実、出来事、思考を回想するものである。
感情キャリア認識(ECR)のための新しい課題を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 74.24768079275222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Personal Narratives (PN) - recollections of facts, events, and thoughts from
one's own experience - are often used in everyday conversations. So far, PNs
have mainly been explored for tasks such as valence prediction or emotion
classification (e.g. happy, sad). However, these tasks might overlook more
fine-grained information that could prove to be relevant for understanding PNs.
In this work, we propose a novel task for Narrative Understanding: Emotion
Carrier Recognition (ECR). Emotion carriers, the text fragments that carry the
emotions of the narrator (e.g. loss of a grandpa, high school reunion), provide
a fine-grained description of the emotion state. We explore the task of ECR in
a corpus of PNs manually annotated with emotion carriers and investigate
different machine learning models for the task. We propose evaluation
strategies for ECR including metrics that can be appropriate for different
tasks.
- Abstract(参考訳): 個人的ナラティブ(Personal Narratives、PN) - 自分の経験から事実、出来事、思考を振り返り、日々の会話でしばしば使われる。
これまでのところ、PNは主に原子価予測や感情分類(例えば、幸せ、悲しみ)といったタスクのために研究されてきた。
しかし、これらのタスクは、よりきめ細かい情報を見落とし、PNを理解するのに関係があることを証明できるかもしれない。
本研究では,感情キャリア認識(ECR: Narrative Understanding: Emotion Carrier Recognition)の課題を提案する。
感情伝達体(英: emotion carrier)は、ナレーターの感情(例えば、高校再会の祖父の喪失)を運ぶテキスト断片で、感情状態の詳細な記述を提供する。
本研究では,情動キャリアを手動でアノテートしたPNのコーパスにおいて,ECRのタスクを探索し,そのタスクに対するさまざまな機械学習モデルについて検討する。
本稿では,異なるタスクに適するメトリクスを含むEMCの評価戦略を提案する。
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