用于半监督多情感检测的自编码器对话转录

文本情感检测是计算语言学和情感计算研究中的一项挑战，因为它涉及发现文本中表达的所有相关情感。当应用于对话转录时，这一问题变得更加困难，因为我们需要对说话者之间的口语表达进行建模，同时考虑整个对话的上下文。在本文中，我们提出了一种从对话转录中预测情感的半监督多标签方法。该语料库包含从电影中提取的对话引用。其中一小部分已被标注，其余部分用于无监督训练。我们使用word2vec词嵌入方法从语料库中构建情感词典，并将发言嵌入到向量表示中。然后使用深度学习自编码器来发现无监督数据的潜在结构。我们在带标签的训练数据上微调学习到的模型，并在测试集上评估其性能。实验结果表明，该方法有效，且仅略逊于人工标注者。