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基于BERT的集成模型在对话式社交媒体文本中的披露与支持建模

Tanvi Dadu Kartikey Pant Radhika Mamidi

摘要

近年来,人们对人类如何启动并维持对话的兴趣日益增长。对话中的情感理解聚焦于说话者如何运用情绪来回应特定情境及彼此互动的问题。在CL-Aff共享任务(CL-Aff Shared Task)中,组织方发布了“Get it #OffMyChest”数据集,该数据集包含来自Reddit的非正式与倾诉性对话评论,并对其中的披露程度和支持性特征进行了标注。本文提出了一种基于微调上下文词嵌入模型RoBERTa与ALBERT的预测集成模型。实验结果表明,该模型在所有评估指标上均优于基线模型,F1分数提升了3%。此外,我们还开展了统计分析,深入揭示了该数据集的内在特征,并提出了对该数据集影响力的新型刻画方式。


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