إطار التعلم متعدد المهام لاستخراج نطاق سبب العاطفة والاستدلال في المحادثات

تنبؤ العواطف المعبّرة في النص هو مشكلة جرى دراستها بشكل جيد في مجتمع معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وفي الآونة الأخيرة، أجريت أبحاث نشطة لاستخراج سبب العاطفة المعبّرة في النص. معظم الأعمال السابقة قد أجرت الاستدلال السببي للعواطف في الوثائق. في هذا البحث، نقترح نماذج عصبية لاستخراج نطاق سبب العاطفة والاستدلال بها في المحادثات. ولتعلم هذه النماذج، نستخدم مجموعة بيانات RECCON، التي تم تسميتها بفواصل السبب على مستوى الإعراب. وبشكل خاص، نقترح نظام MuTEC، وهو إطار تعلم متعدد المهام من البداية إلى النهاية لاستخراج العواطف وسبب العاطفة والاستدلال بها في المحادثات. وهذا يختلف عن النماذج الأساسية الموجودة التي تستعمل الحقائق الأرضية للعواطف لاستخراج السبب. يؤدي MuTEC أفضل من النماذج الأساسية بالنسبة لأغلبية طيات البيانات المقدمة في مجموعة البيانات.