論文の概要: Emotion-Cause Pair Extraction in Customer Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03984v1
- Date: Tue, 7 Dec 2021 20:56:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 03:21:29.144819
- Title: Emotion-Cause Pair Extraction in Customer Reviews
- Title（参考訳）: 顧客レビューにおける感情因果対抽出
- Authors: Arpit Mittal, Jeel Tejaskumar Vaishnav, Aishwarya Kaliki, Nathan
Johns, Wyatt Pease
- Abstract要約: 我々は,オンラインレビューの分野において,ECPEにおける研究成果を提示することを目的としている。
手動でアノテートしたデータセットを用いて、ニューラルネットワークを用いて感情の原因ペアを抽出するアルゴリズムを探索する。
本稿では,従来の参考資料を用いたモデルと感情要因のペア抽出と,感情認識単語の埋め込み領域の研究を組み合わせることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.561118125328526
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Emotion-Cause Pair Extraction (ECPE) is a complex yet popular area in Natural
Language Processing due to its importance and potential applications in various
domains. In this report , we aim to present our work in ECPE in the domain of
online reviews. With a manually annotated dataset, we explore an algorithm to
extract emotion cause pairs using a neural network. In addition, we propose a
model using previous reference materials and combining emotion-cause pair
extraction with research in the domain of emotion-aware word embeddings, where
we send these embeddings into a Bi-LSTM layer which gives us the emotionally
relevant clauses. With the constraint of a limited dataset, we achieved . The
overall scope of our report comprises of a comprehensive literature review,
implementation of referenced methods for dataset construction and initial model
training, and modifying previous work in ECPE by proposing an improvement to
the pipeline, as well as algorithm development and implementation for the
specific domain of reviews.
- Abstract（参考訳）: Emotion-Cause Pair extract (ECPE)は、自然言語処理において、その重要性と様々な分野の潜在的な応用により、複雑だが一般的な分野である。
本報告では,オンラインレビュー分野におけるECPEの取り組みについて述べる。
手動で注釈付きデータセットを用いて、ニューラルネットワークを用いて感情の原因ペアを抽出するアルゴリズムを探索する。
さらに,過去の参考資料を用いたモデルを提案し,感情に起因したペア抽出と感情認識単語の埋め込み領域の研究を組み合わせることにより,これらの埋め込みをBi-LSTM層に送信し,感情に関連のある節を提示する。
制限されたデータセットの制約により、.net frameworkが実現しました。
本報告の全体範囲は、包括的な文献レビュー、データセット構築と初期モデルトレーニングのための参照メソッドの実装、パイプラインの改善を提案してECPEの以前の作業を修正すること、レビューの特定の領域に対するアルゴリズム開発と実装を含む。
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