論文の概要: Multi-Task Learning Framework for Extracting Emotion Cause Span and Entailment in Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03742v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 18:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:07:15.030662
• Title: Multi-Task Learning Framework for Extracting Emotion Cause Span and Entailment in Conversations
• Title（参考訳）: 会話における感情の原因を抽出するマルチタスク学習フレームワーク
• Authors: Ashwani Bhat and Ashutosh Modi
• Abstract要約: 本研究では,会話における感情の原因と細部を抽出するニューラルモデルを提案する。 MuTECは、感情、感情の原因、会話の細部を抽出するエンドツーエンドのマルチタスク学習フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2260643152341095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predicting emotions expressed in text is a well-studied problem in the NLP community. Recently there has been active research in extracting the cause of an emotion expressed in text. Most of the previous work has done causal emotion entailment in documents. In this work, we propose neural models to extract emotion cause span and entailment in conversations. For learning such models, we use RECCON dataset, which is annotated with cause spans at the utterance level. In particular, we propose MuTEC, an end-to-end Multi-Task learning framework for extracting emotions, emotion cause, and entailment in conversations. This is in contrast to existing baseline models that use ground truth emotions to extract the cause. MuTEC performs better than the baselines for most of the data folds provided in the dataset.
• Abstract（参考訳）: テキストで表現された感情を予測することは、NLPコミュニティでよく研究されている問題である。 近年,テキストで表現された感情の原因を抽出する研究が活発に行われている。 以前の作品のほとんどが文書に因果感情を伴っている。 そこで本研究では,会話における感情の原因を抽出するニューラルモデルを提案する。 このようなモデルの学習には、発話レベルで原因スパンでアノテートされたrecconデータセットを使用する。 特に,MuteCは,会話における感情や感情の因果関係を抽出する,エンドツーエンドのマルチタスク学習フレームワークである。 これは、根拠となる真実の感情を使って原因を抽出する既存のベースラインモデルとは対照的である。 MuTECは、データセットで提供されるほとんどのデータフォールドのベースラインよりもパフォーマンスがよい。

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