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ACTUALIZACIÓN: ¡LOS DATOS DE ENTRENAMIENTO Y PRUEBAS ETIQUETADOS ESTÁN ARRIBA! Regístrese para la tarea en https://easychair.org/conferences/?conf=affcon2020

Tarea compartida CL-Aff: Consíguelo #OffMyChest (conclusión)

Corpus y anotaciones para la tarea compartida CL-Aff: Get it #OffMyChest, de la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur

Una parte del taller AffCon @ AAAI 2019 para modelar el efecto en respuesta

Existe un interés creciente en comprender cómo los humanos inician y mantienen conversaciones. La comprensión afectiva de las conversaciones se centra en el problema de cómo los hablantes utilizan las emociones para reaccionar ante una situación y entre sí. Presentamos el conjunto de datos de conversación OffMyChest e invitamos a enviar presentaciones para la tarea compartida de comprensión de los efectos de la lingüística computacional (CL-Aff) sobre el modelado de respuestas afectivas interactivas.

EL SISTEMA ACTUALIZADO EJECUTA LA FECHA LÍMITE DE ENVÍO: 18 de diciembre de 2019

LICENCIA

Nuestro conjunto de datos está disponible bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

Las tareas

DADO : Oraciones tomadas de conversaciones casuales y confesionales entre redactores en /r/CasualConversations y la comunidad /r/OffMyChest, etiquetadas por su divulgación y características de apoyo.

TAREA 1 : Tarea de aprendizaje semisupervisada: predecir etiquetas de divulgación y apoyo para oraciones basadas en datos de entrenamiento pequeños etiquetados y grandes sin etiquetar.

TAREA 2 : Tarea no supervisada: Proponer nuevas caracterizaciones y conocimientos para modelar la dinámica de la conversación.

Detalles del corpus (¡Todos publicados!)

Conjunto de entrenamiento sin etiquetar :

PUBLICACIONES SIN ETIQUETA: Las publicaciones principales de 2018 en /r/CasualConversations y /r/OffMyChest que mencionan cualquiera de los términos clave. Las publicaciones que son padres de comentarios en los conjuntos de entrenamiento y prueba se identifican por separado.

COMENTARIOS SIN ETIQUETA: Más de 420.000 frases extraídas de 130.000 comentarios publicados en "POSTS"

Conjunto de entrenamiento etiquetado : 12,860 oraciones etiquetadas, extraídas de los comentarios principales publicados en "POSTS".

Conjunto de prueba: 5000 oraciones sin etiquetar, extraídas de los comentarios principales publicados en "POSTS".

Descripciones de etiquetas

Consulte las instrucciones de anotación en /docs/.

La divulgación se clasifica además en divulgación informativa y emocional.
El apoyo se clasifica además en apoyo general, informativo y emocional.

Contenidos de Git

Este es el repositorio abierto de comprensión de los efectos en texto y anotaciones aportado al público a través de la colaboración entre la Universidad Tecnológica de Nanyang, la Universidad de Pensilvania y Adobe Research India. Comprende comentarios (algunos etiquetados) y publicaciones principales (todas sin etiquetar) de las comunidades /r/CasualConversations y /r/OffMyChest.

 ./README.md

Este archivo.

 ./FAQ2020

Para agregar, habrá preguntas frecuentes, incluidas actualizaciones del corpus.

 ./docs/labeldescriptions.txt

Definiciones para cada una de las etiquetas.

 ./scripts/*

Script Python utilizado para recopilar datos

 wife, girlfriend, gf, husband, boyfriend, bf

Las palabras clave de búsqueda utilizadas para recopilar datos de la API.

 ./docs/corpusconstruction.txt

Se agregará un archivo Léame que detalle las reglas y los pasos seguidos para crear el corpus del documento.

 ./docs/annotation_*.txt

Se siguieron reglas para la anotación.

 ./data/unlabeled data

Directorio que contiene datos sin etiquetar relacionados con los conjuntos de entrenamiento y prueba.

 ./data/training data

Directorio que contiene el conjunto de entrenamiento.

 ./data/test data

Directorio que contiene el conjunto de prueba.

Contactos de los organizadores

Los resultados del sistema del conjunto de pruebas deben enviarse a los organizadores de la tarea, para que los resultados finales se presenten en el taller.

Si tiene alguna pregunta sobre el alcance del taller o necesita más información, no dude en enviar un correo electrónico:

Niyati, nchhaya [AT] adobe.com

Kokil, jaidka [AT] sas.upenn.edu

Jiahui, jhlu [AT] ntu.edu.sg

¡Consulta las preguntas frecuentes!

¡Por favor, "MIRA" este repositorio! Es posible que publiquemos más actualizaciones en las próximas semanas. Después de la tarea compartida, también planeamos enriquecer aún más estos datos, con más anotaciones, metafunciones y clasificadores capacitados para ayudar con las aplicaciones posteriores.

Si utiliza los datos y los publica, háganoslo saber y cite nuestro documento general de CL-Aff:

@inproceedings{jaidka2020claff,

dirección = {Nueva York, EE. UU.},

autor = {Jaidka, Kokil y Singh, Iknoor y Lu, Jiahui y Chhaya, Niyati y Ungar, Lyle},

booktitle = {Actas del taller AAAI-20 sobre análisis de contenido afectivo},

editor = {AAAI},

title = {{Un informe de la tarea compartida CL-Aff OffMyChest: Modelado de apoyo y divulgación}},

año = {2020}

}