基于监督对比学习的文本情绪类别表示

作     者：王祥宇 宗成庆 WANG Xiang-Yu;ZONG Cheng-Qing

作者机构：模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2024年第35卷第10期

页      面：4794-4805页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：情感分析 情绪表示 情绪空间 情绪类别 

摘      要：揭示情绪之间的关系是认知心理学的一项重要基础研究.从自然语言处理的角度来说,探讨情绪之间的关系的关键在于得到合适的情绪类别的嵌入式表示.最近,在情感空间中获得一个可以表征情绪关系的类别表示已经引起了一些关注.然而,现有的情绪类别嵌入方法存在以下几个缺点.比如固定维度,情绪类别表示的维度依赖于所选定的数据集.为了取得一个更好的情绪类别表示,引入监督对比学习的表示方法.在之前的监督对比学习方法中,样本之间的相似性取决于样本所标注的标签的相似性.为了更好地反映出不同情绪类别之间的复杂关系,进一步提出部分相似的监督对比学习表示方法,认为不同情绪类别(比如情绪anger和annoyance)的样本之间也可能是部分相似的.最后,组织一系列实验来验证所提方法以及其他5个基准方法在表述情绪类别之间关系的能力.实验结果表明,所提方法取得了理想的情绪类别表示结果.