論文の概要: Fine-Grained Emotion Prediction by Modeling Emotion Definitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12135v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 12:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 16:25:42.512661
• Title: Fine-Grained Emotion Prediction by Modeling Emotion Definitions
• Title（参考訳）: 感情定義のモデル化によるきめ細かい感情予測
• Authors: Gargi Singh and Dhanajit Brahma and Piyush Rai and Ashutosh Modi
• Abstract要約: 本研究では,感情定義モデルを用いて,テキスト中の感情の微粒化を予測するための新しいフレームワークを提案する。 我々のモデルは、詳細な感情データセットGoEmotionsの既存の最先端よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.098917459551167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new framework for fine-grained emotion prediction in the text through emotion definition modeling. Our approach involves a multi-task learning framework that models definitions of emotions as an auxiliary task while being trained on the primary task of emotion prediction. We model definitions using masked language modeling and class definition prediction tasks. Our models outperform existing state-of-the-art for fine-grained emotion dataset GoEmotions. We further show that this trained model can be used for transfer learning on other benchmark datasets in emotion prediction with varying emotion label sets, domains, and sizes. The proposed models outperform the baselines on transfer learning experiments demonstrating the generalization capability of the models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,感情定義モデルを用いて,テキスト中のきめ細かな感情予測を行う新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,感情予測の主要なタスクを訓練しながら,感情の定義を補助タスクとしてモデル化するマルチタスク学習フレームワークである。 マスキング言語モデリングとクラス定義予測タスクを用いて定義をモデル化する。 我々のモデルは、詳細な感情データセットGoEmotionsの既存の最先端よりも優れています。 さらに,このモデルを用いて,感情のラベルセットやドメイン,サイズが変化する感情予測において,他のベンチマークデータセットの転送学習を行うことができることを示した。 提案モデルは,モデルの一般化能力を実証する伝達学習実験のベースラインよりも優れている。

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