Emo2Vec：通过多任务训练学习通用情感表示

在本文中，我们提出了一种名为Emo2Vec的方法，该方法将情感语义编码为向量。我们通过多任务学习训练Emo2Vec，涉及六项不同的情感相关任务，包括情感/情绪分析、讽刺分类、压力检测、辱骂语言分类、侮辱检测以及人格识别。对Emo2Vec的评估表明，它在使用较小规模的训练语料库的情况下，优于现有的情感相关表示方法，如情感特定词嵌入（Sentiment-Specific Word Embedding）和DeepMoji嵌入。当与GloVe结合使用时，Emo2Vec在几项任务上通过简单的逻辑回归分类器实现了与最先进结果相当的性能。