随着基于互联网的社交媒体兴起,Emoji由于具有以图形化方式快速准确地表达情绪的特点,目前已经成为用户在日常交流中广泛使用的图像文本。已有研究工作表明,在基于文本的情绪识别模型中考虑Emoji信息,对于提升模型性能具有重要的作用。...随着基于互联网的社交媒体兴起,Emoji由于具有以图形化方式快速准确地表达情绪的特点,目前已经成为用户在日常交流中广泛使用的图像文本。已有研究工作表明,在基于文本的情绪识别模型中考虑Emoji信息,对于提升模型性能具有重要的作用。目前,考虑Emoji信息的情绪识别模型大多采用词嵌入模型学习Emoji表示,得到的Emoji向量缺乏与目标情绪的直接关联,Emoji表示蕴含的情绪识别信息较少。针对上述问题,该文通过软标签为Emoji构建与目标情绪直接关联的情感分布向量,并将Emoji情感分布信息与基于预训练模型的文本语义信息相结合,提出融合Emoji情感分布的多标签情绪识别方法(Emoji Emotion Distribution Information Fusion for Multi-label Emotion Recognition,EIFER)。EIFER方法在经典的二元交叉熵损失函数的基础上,通过引入标签相关感知损失对情绪标签间存在的相关性进行建模,以提升模型的多标签情绪识别性能。EIFER方法的模型结构由语义信息模块、Emoji信息模块和多损失函数预测模块组成,采用端到端的方式对模型进行训练。在SemEval2018英文数据集上的情绪预测对比实验结果表明,该文提出的EIFER方法比已有的情绪识别方法具有更优的性能。展开更多
文摘随着基于互联网的社交媒体兴起,Emoji由于具有以图形化方式快速准确地表达情绪的特点,目前已经成为用户在日常交流中广泛使用的图像文本。已有研究工作表明,在基于文本的情绪识别模型中考虑Emoji信息,对于提升模型性能具有重要的作用。目前,考虑Emoji信息的情绪识别模型大多采用词嵌入模型学习Emoji表示,得到的Emoji向量缺乏与目标情绪的直接关联,Emoji表示蕴含的情绪识别信息较少。针对上述问题,该文通过软标签为Emoji构建与目标情绪直接关联的情感分布向量,并将Emoji情感分布信息与基于预训练模型的文本语义信息相结合,提出融合Emoji情感分布的多标签情绪识别方法(Emoji Emotion Distribution Information Fusion for Multi-label Emotion Recognition,EIFER)。EIFER方法在经典的二元交叉熵损失函数的基础上,通过引入标签相关感知损失对情绪标签间存在的相关性进行建模,以提升模型的多标签情绪识别性能。EIFER方法的模型结构由语义信息模块、Emoji信息模块和多损失函数预测模块组成,采用端到端的方式对模型进行训练。在SemEval2018英文数据集上的情绪预测对比实验结果表明,该文提出的EIFER方法比已有的情绪识别方法具有更优的性能。
