もっともらしい物語の中で出来事を文脈化して感情アノテーションの曖昧さを解消する

概要: 感情分析における曖昧さは、潜在的な情報の欠如とテキストを解釈する主観性の双方に起因します。後者は大きな注目を集めてきましたが、欠落情報を埋めて曖昧さを解消できるのでしょうか。私たちは、そうした曖昧な分類事例に対して合理的な文脈を自動生成する方法を開発することによってこの問いに取り組みます。生成されたこれらの文脈は、異なる読者による潜在的な解釈を示す例として機能する可能性があります。なぜなら、それらは各自の世界知識を用いて欠落している情報を補うことができるからです。説得力のある物語を生成するというこのタスクは挑戦的です。整合性のある語りを達成するために、短編小説生成の技法を組み合わせます。Emotion BackStories（EBS）という英語データセットの成果は、文脈化された感情分析を初めて包括的かつ体系的に検討することを可能にします。私たちは自動および人間によるアノテーションを実施し、生成された文脈的語りは特定の感情の解釈を実際に明確にすることを発見しました。特に安堵と悲しみが私たちのアプローチの恩恵を受けますが、喜びは私たちが提供する追加の文脈を必要としません。