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ATUALIZAÇÃO: OS DADOS DE TREINAMENTO E TESTE ROTULADOS ESTÃO ACIMA! Por favor, registre-se para a tarefa em https://easychair.org/conferences/?conf=affcon2020

Tarefa compartilhada CL-Aff: Obtenha #OffMyChest (concluído)

Corpus e anotações para a tarefa compartilhada CL-Aff - Get it #OffMyChest - da Nanyang Technological University Singapore

Uma parte do Workshop AffCon @ AAAI 2019 para Modelagem de Afeto em Resposta

Há um interesse crescente em compreender como os humanos iniciam e mantêm conversas. A compreensão afetiva das conversas concentra-se no problema de como os falantes usam as emoções para reagir a uma situação e uns aos outros. Apresentamos o conjunto de dados de conversação OffMyChest e convidamos envios para a tarefa compartilhada Computational Linguistics Affect Understanding (CL-Aff) sobre modelagem de respostas afetivas interativas.

PRAZO DE ENVIO DE EXECUÇÕES DO SISTEMA ATUALIZADO: 18 de dezembro de 2019

LICENÇA

Nosso conjunto de dados está disponível sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

As tarefas

DADO : Frases retiradas de amostras de conversas casuais e confessionais entre Redittors na comunidade /r/CasualConversations e na comunidade /r/OffMyChest, rotuladas por sua divulgação e características de apoio.

TAREFA 1 : Tarefa de aprendizagem semissupervisionada: Prever rótulos para divulgação e suporte para sentenças com base em dados de treinamento pequenos rotulados e grandes não rotulados.

TAREFA 2 : Tarefa não supervisionada: Propor novas caracterizações e insights para modelar a dinâmica da conversação.

Detalhes do Corpus (todos divulgados!)

Conjunto de treinamento não rotulado :

POSTS NÃO ETIQUETADOS: Os principais posts em 2018 em /r/CasualConversations e /r/OffMyChest mencionando qualquer um dos termos de palavra-chave. As postagens que são pais de comentários nos conjuntos de treinamento e teste são identificadas separadamente.

COMENTÁRIOS NÃO ROTULADOS: Mais de 420 mil frases extraídas de 130 mil comentários postados em "POSTS"

Conjunto de treinamento rotulado : 12.860 frases rotuladas, extraídas dos principais comentários postados em "POSTS".

Conjunto de teste: 5.000 frases sem rótulos, extraídas dos principais comentários postados em "POSTS".

Descrições dos rótulos

Confira as instruções de anotação em /docs/.

A divulgação é ainda categorizada em divulgação informativa e emocional.
O apoio é ainda categorizado em apoio geral, informativo e emocional.

Conteúdo do Git

Este é o repositório aberto para Affect Understanding in Text and Annotations, contribuído ao público por meio da colaboração entre a Universidade Tecnológica de Nanyang, a Universidade da Pensilvânia e a Adobe Research India. Inclui comentários (alguns rotulados) e postagens principais (todas sem rótulos) das comunidades /r/CasualConversations e /r/OffMyChest

 ./README.md

Este arquivo.

 ./FAQ2020

A serem adicionados, terão perguntas frequentes, incluindo atualizações do corpus.

 ./docs/labeldescriptions.txt

Definições para cada um dos rótulos

 ./scripts/*

Script Python usado para coletar dados

 wife, girlfriend, gf, husband, boyfriend, bf

As palavras-chave de pesquisa usadas para coletar dados da API

 ./docs/corpusconstruction.txt

A ser adicionado, um leia-me detalhando as regras e etapas seguidas para criar o corpus do documento.

 ./docs/annotation_*.txt

Regras seguidas para a anotação.

 ./data/unlabeled data

Diretório contendo dados não rotulados pertencentes aos conjuntos de treinamento e teste.

 ./data/training data

Diretório que contém o conjunto de treinamento.

 ./data/test data

Diretório que contém o conjunto de testes.

Contatos dos Organizadores

As saídas do sistema do conjunto de testes devem ser submetidas aos organizadores da tarefa, para a compilação dos resultados finais a serem apresentados no workshop.

Se você tiver alguma dúvida sobre o escopo do workshop ou precisar de mais informações, não hesite em enviar um e-mail:

Niyati, nchhaya [AT] adobe.com

Kokil, jaidka [AT] sas.upenn.edu

Jiahui, jhlu [AT] ntu.edu.sg

Confira as perguntas frequentes!

Por favor, "ASSISTA" este repositório! Poderemos lançar mais atualizações nas próximas semanas. Após a tarefa compartilhada, também planejamos enriquecer ainda mais esses dados, com mais anotações, meta-recursos e classificadores treinados para auxiliar nas aplicações downstream.

Se você usar os dados e publicar, informe-nos e cite nosso documento de visão geral do CL-Aff:

@inproceedings{jaidka2020claff,

endereço = {Nova York, EUA},

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

booktitle = {Anais do Workshop AAAI-20 sobre Análise de Conteúdo Afetivo},

editor = {AAAI},

title = {{Um relatório da tarefa compartilhada CL-Aff OffMyChest: modelagem de suporte e divulgação}},

ano = {2020}

}