本文主要是介绍论文笔记 EMNLP 2020|Affective Event Classification with Discourse-enhanced Self-training,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 1 简介
- 1.2 创新
- 2 方法
- 3 实验
1 简介
论文题目:Affective Event Classification with Discourse-enhanced Self-training
论文来源:EMNLP 2020
论文链接:https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.452.pdf
1.2 创新
- 提出了一个基于BERT的监督分类模型,用于情感事件识别。
- 提出了一种discourse-enhanced的自训练算法,迭代的标注数据。
2 方法
Affective Event Knowledge Base (AEKB)数据集包含571,000个英文事件短语,被标注为(positive, negative, or neutral)。本篇论文提出了一个新的情感事件数据集(来源于Twitter,人工标注1500个事件短语),每个事件短语由4-tuple组成,<Agent, Predicate, Theme, Prepositional Phrase (PP)>。数据上在AEKB的覆盖范围和准确性如下:
提出的情感事件分类器使用 B E R T B A S E BERT_{BASE} BERTBASE,使用[CLS]连接全连接层进行分类。
通过自训练的方法,进一步提高分类的性能。在Twitter上获得数据,通过下面的格式启发式的识别情感表达,情感表达句子的上一句为事件。
首先通过MPQA lexicon中的形容词、名词获得上述格式的具体实例,然后下载包含这些实例的tweet,例子如下:
然后使用Twitter API进行短语匹配,获得更多的事件表达,使用PrefixSpan algorithm来计算所有单词子序列的频率。 对于每个事件元组,从包含事件元组中所有单词的 20 个最频繁子序列中创建查询。
然后迭代式的获得事件,第一步从 MPQA 词典创建情感查询并提取新的事件短语。 第二步创建事件查询并提取新的情感短语。
通过下面过程对未标注的事件进行打分(额外的情感分类器使用BERT模型,在SemEval-2017数据集上微调),打分公式如下:
3 实验
基于BERT的情感事件分类器在blogs数据集上的效果如下:
提出的自训练的算法实验结果如下:
各个类别的实验结果如下:
不同标注数据量的实验结果如下:
错误分析:
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