論文の概要: Recognizing Emotion Cause in Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11820v2
• Date: Thu, 24 Dec 2020 08:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 01:15:33.998910
• Title: Recognizing Emotion Cause in Conversations
• Title（参考訳）: 会話における感情の認識
• Authors: Soujanya Poria, Navonil Majumder, Devamanyu Hazarika, Deepanway Ghosal, Rishabh Bhardwaj, Samson Yu Bai Jian, Romila Ghosh, Niyati Chhaya, Alexander Gelbukh, Rada Mihalcea
• Abstract要約: テキストにおける感情の原因を認識することは、NLPにおける基本的な研究領域である。 RECCONというデータセットとの会話で感情の原因を認識するタスクを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.88647116730691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recognizing the cause behind emotions in text is a fundamental yet under-explored area of research in NLP. Advances in this area hold the potential to improve interpretability and performance in affect-based models. Identifying emotion causes at the utterance level in conversations is particularly challenging due to the intermingling dynamic among the interlocutors. To this end, we introduce the task of recognizing emotion cause in conversations with an accompanying dataset named RECCON. Furthermore, we define different cause types based on the source of the causes and establish strong transformer-based baselines to address two different sub-tasks of RECCON: 1) Causal Span Extraction and 2) Causal Emotion Entailment. The dataset is available at https://github.com/declare-lab/RECCON.
• Abstract（参考訳）: テキストにおける感情の原因を認識することは、NLPにおける基本的な研究領域である。 この領域の進歩は、影響に基づくモデルの解釈可能性と性能を向上させる可能性を秘めている。 会話における発話レベルでの感情の特定は、対話者間の相互作用のダイナミックさのために特に困難である。 そこで本研究では,会話中の感情をrecconというデータセットで認識するタスクを提案する。 さらに,原因の出所に基づいて異なる原因タイプを定義し,強いトランスフォーマベースのベースラインを構築し,因果スパン抽出と因果感情の2つのサブタスクに対応する。 データセットはhttps://github.com/declare-lab/recconで入手できる。

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