claff offmychest herunterladen - claff offmychest Quellcode herunterladen

claff offmychest

Anderer Quellcode

1.0.0

Herunterladen

UPDATE: BEZEICHNETE TRAININGS- UND TESTDATEN STEHEN! Bitte registrieren Sie sich für die Aufgabe unter https://easychair.org/conferences/?conf=affcon2020

Gemeinsame CL-Aff-Aufgabe: Hol es dir #OffMyChest (abgeschlossen)

Korpus und Anmerkungen für die CL-Aff Shared Task – Get it #OffMyChest – von der Nanyang Technological University Singapur

Ein Teil des AffCon Workshops @ AAAI 2019 zur Modellierung von Affekt-in-Reaktion

Es besteht ein wachsendes Interesse daran, zu verstehen, wie Menschen Gespräche initiieren und führen. Das affektive Verständnis von Gesprächen konzentriert sich auf das Problem, wie Sprecher Emotionen nutzen, um auf eine Situation und aufeinander zu reagieren. Wir stellen den OffMyChest-Konversationsdatensatz vor und laden zur Einreichung der gemeinsamen Aufgabe Computational Linguistics Affect Understanding (CL-Aff) zur Modellierung interaktiver affektiver Reaktionen ein.

AKTUALISIERTE SYSTEMLÄUFE EINREICHUNGSFRIST: 18. Dezember 2019

LIZENZ

Unser Datensatz ist unter der CC BY 4.0-Lizenz verfügbar (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

Die Aufgaben

GEGEBEN : Sätze, die aus lockeren und konfessionellen Gesprächen zwischen Redakteuren in der /r/CasualConversations- und der /r/OffMyChest-Community entnommen wurden und aufgrund ihrer Offenlegung und unterstützenden Eigenschaften gekennzeichnet sind.

AUFGABE 1 : Halbüberwachte Lernaufgabe: Vorhersagen von Beschriftungen für Offenlegung und Unterstützung für Sätze basierend auf kleinen beschrifteten und großen unbeschrifteten Trainingsdaten.

AUFGABE 2 : Unbeaufsichtigte Aufgabe: Schlagen Sie neue Charakterisierungen und Erkenntnisse vor, um die Gesprächsdynamik zu modellieren.

Korpusdetails (Alle veröffentlicht!)

Unbeschrifteter Trainingssatz :

UNBEZEICHNETE BEITRÄGE: Die Top-Beiträge im Jahr 2018 in /r/CasualConversations und /r/OffMyChest, in denen einer der Schlüsselbegriffe erwähnt wird. Beiträge, die Kommentaren in den Trainings- und Testsätzen übergeordnet sind, werden separat gekennzeichnet.

UNBEZEICHNETE KOMMENTARE: Über 420.000 Sätze extrahiert aus 130.000 Kommentaren, die auf „POSTS“ gepostet wurden.

Beschrifteter Trainingssatz : 12.860 beschriftete Sätze, extrahiert aus den Top-Kommentaren, die auf „POSTS“ gepostet wurden.

Testsatz: 5.000 unbeschriftete Sätze, extrahiert aus den Top-Kommentaren, die auf „POSTS“ gepostet wurden.

Etikettenbeschreibungen

Sehen Sie sich die Anmerkungsanweisungen unter /docs/ an.

Offenlegung wird weiter in informative und emotionale Offenlegung kategorisiert.
Unterstützung wird weiter in allgemeine, informative und emotionale Unterstützung kategorisiert.

Git-Inhalte

Dies ist das offene Repository für Affect Understanding in Text and Annotations, das durch die Zusammenarbeit zwischen der Nanyang Technological University, der University of Pennsylvania und Adobe Research India der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde. Es umfasst Kommentare (einige mit Labels) und die übergeordneten Beiträge (alle ohne Labels) aus den Communities /r/CasualConversations und /r/OffMyChest

 ./README.md

Diese Datei.

 ./FAQ2020

Hinzu kommen häufig gestellte Fragen, einschließlich Aktualisierungen des Korpus.

 ./docs/labeldescriptions.txt

Definitionen für jedes der Labels

 ./scripts/*

Python-Skript zum Sammeln von Daten

 wife, girlfriend, gf, husband, boyfriend, bf

Die Suchschlüsselwörter, die zum Sammeln von Daten von der API verwendet werden

 ./docs/corpusconstruction.txt

Hinzugefügt wird eine Readme-Datei mit detaillierten Informationen zu den Regeln und Schritten, die zum Erstellen des Dokumentenkorpus befolgt werden.

 ./docs/annotation_*.txt

Für die Anmerkung wurden Regeln befolgt.

 ./data/unlabeled data

Verzeichnis mit unbeschrifteten Daten zum Training und zu den Testsätzen.

 ./data/training data

Verzeichnis, das den Trainingssatz enthält.

 ./data/test data

Verzeichnis, das den Testsatz enthält.

Kontakte der Veranstalter

Die Systemergebnisse des Testsatzes sollten den Aufgabenorganisatoren zur Zusammenstellung der Endergebnisse zur Präsentation auf dem Workshop vorgelegt werden.

Wenn Sie Fragen zum Workshop-Umfang haben oder weitere Informationen benötigen, schreiben Sie uns gerne eine E-Mail an:

Niyati, nchhaya [AT] adobe.com

Kokil, jaidka [AÜ] sas.upenn.edu

Jiahui, jhlu [AÜ] ntu.edu.sg

Schauen Sie sich die FAQ an!

Bitte „SEHEN“ Sie sich dieses Repository an! Möglicherweise veröffentlichen wir in den folgenden Wochen weitere Updates. Nach der gemeinsamen Aufgabe planen wir außerdem, diese Daten mit weiteren Anmerkungen, Metafunktionen und trainierten Klassifikatoren weiter anzureichern, um nachgelagerte Anwendungen zu unterstützen.

Wenn Sie die Daten nutzen und veröffentlichen, teilen Sie uns dies bitte mit und zitieren Sie unser CL-Aff-Übersichtspapier:

@inproceedings{jaidka2020claff,

Adresse = {New York, USA},

Autor = { Jaidka, Kokil und Singh, Iknoor und Lu, Jiahui und Chhaya, Niyati und Ungar, Lyle},

booktitle = {Proceedings of the AAAI-20 Workshop on Affective Content Analysis},

Herausgeber = {AAAI},

title = {{Ein Bericht der CL-Aff OffMyChest Shared Task: Modeling Supportiveness and Disclosure}},

Jahr = {2020}

}