個人物語における感情キャリアのアノテーション【JST・京大機械翻訳】

Tammewar Aniruddha; Cervone Alessandra; Messner Eva-Maria; Riccardi Giuseppe

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206370754030 整理番号：22P0116954

個人物語における感情キャリアのアノテーション【JST・京大機械翻訳】

Annotation of Emotion Carriers in Personal Narratives

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発行年： 2020年02月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

事実,イベント,および思考の個人ナラティブ(PN)-スポーンまたは書かれた再収集の理解の問題に関心がある。PNにおいて,感情キャリアは,ユーザの感情状態を最も良く説明する音声またはテキストセグメントである。そのようなセグメントは,エンティティ,動詞または名詞を含む可能性がある。PNsの高度な自動理解は,ユーザの感情状態の予測だけでなく,どのイベント(例えば「相対的な」または「祖paの訪問」)または人々(例えば「高校の oldの古いグループ」)が個人再収集中に現れる感情を運びるかを識別することを必要とすることも,要求する。”そのこと”を,また,その事象(例えば,”相対的な”または” grandpaの訪問”),または人々(例えば,「高校 mの古いグループ」)が,個人再収集中に現れる感情を,同定することを必要とする。本研究では,話し言葉の個人ナラティブにおける感情キャリアを同定するためのアノテーションモデルを提案した。ニュースやマイクロブログのような他のテキストジャンルと比較して,ナラティブが通常非構造化で,複数のサブイベントと特性,およびナレータによって知覚される思考と関連感情を含むので,音声PNsは特に困難である。本研究では,ドイツPNのデータセットであるSpeech(USoMS)コーパスのUlm State-of-Mindにおける音声転写からの感情キャリアの注釈付けを行った。著者らは,この資源がPNからの感情キャリアの自動抽出における実験に使用可能であり,それはナラティブ理解における更なる進歩を提供できるタスクであると信じる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能 , 図形・画像処理一般 , 人間機械系 , 応用心理学

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