Скачать claff offmychest - claff offmychest Скачать исходный код

claff offmychest

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

ОБНОВЛЕНИЕ: ДАННЫЕ О ТРЕНИРОВКЕ И ТЕСТИРОВАНИИ ПОСТАВЛЕНЫ! Пожалуйста, зарегистрируйтесь для выполнения задания на https://easychair.org/conferences/?conf=affcon2020.

Общая задача CL-Aff: получите #OffMyChest (завершено)

Корпус и аннотации к общей задаче CL-Aff — Get it #OffMyChest — от Наньянского технологического университета, Сингапур.

Часть семинара AffCon @ AAAI 2019 по моделированию эффекта в ответ.

Растет интерес к пониманию того, как люди начинают и поддерживают разговоры. Аффективное понимание разговора фокусируется на проблеме того, как говорящие используют эмоции для реагирования на ситуацию и друг на друга. Мы представляем набор данных разговоров OffMyChest и приглашаем к участию в общей задаче «Компьютерная лингвистика влияет на понимание» (CL-Aff) по моделированию интерактивных аффективных реакций.

СРОК ПОДАЧИ ОБНОВЛЕННОЙ СИСТЕМЫ: 18 декабря 2019 г.

ЛИЦЕНЗИЯ

Наш набор данных доступен по лицензии CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Задачи

ПРИДАНО : Предложения, выбранные из случайных и исповедальных разговоров между редакторами в /r/CasualConversations и сообществе /r/OffMyChest, помечены за их раскрывающие и поддерживающие характеристики.

ЗАДАЧА 1 : Задача обучения с полуконтролем: спрогнозировать метки для раскрытия и поддержки для предложений на основе небольших размеченных и больших неразмеченных обучающих данных.

ЗАДАЧА 2 : Задание без присмотра: Предложите новые характеристики и идеи для моделирования динамики разговора.

Детали корпуса (Все опубликовано!)

Немаркированный тренировочный набор :

НЕОБОЗНАЧЕННЫЕ ПОСТЫ: самые популярные сообщения 2018 года в каталогах /r/CasualConversations и /r/OffMyChest, в которых упоминаются любые ключевые слова. Отдельно идентифицируются публикации, являющиеся родителями комментариев в обучающем и тестовом наборах.

НЕОБОЗНАЧЕННЫЕ КОММЕНТАРИИ: более 420 тысяч предложений, извлеченных из 130 тысяч комментариев, опубликованных в «POSTS».

Размеченный обучающий набор : 12 860 размеченных предложений, извлеченных из самых популярных комментариев, опубликованных в «POSTS».

Тестовый набор: 5000 неразмеченных предложений, извлеченных из самых популярных комментариев, опубликованных в «POSTS».

Описание этикеток

Ознакомьтесь с инструкциями по аннотациям в /docs/.

Раскрытие далее подразделяется на информационное и эмоциональное раскрытие.
Поддержка подразделяется на общую, информационную и эмоциональную поддержку.

Содержимое Git

Это открытый репозиторий «Понимание аффектов в тексте и аннотациях», предоставленный общественности в результате сотрудничества Наньянского технологического университета, Пенсильванского университета и Adobe Research India. Он включает комментарии (некоторые из них помечены) и родительские сообщения (все без пометок) из сообществ /r/CasualConversations и /r/OffMyChest.

 ./README.md

Этот файл.

 ./FAQ2020

Будут добавлены часто задаваемые вопросы, включая обновления корпуса.

 ./docs/labeldescriptions.txt

Определения для каждой этикетки

 ./scripts/*

Скрипт Python, используемый для сбора данных

 wife, girlfriend, gf, husband, boyfriend, bf

Ключевые слова поиска, используемые для сбора данных из API

 ./docs/corpusconstruction.txt

Будет добавлен файл readme с подробным описанием правил и шагов, которые необходимо выполнить для создания корпуса документов.

 ./docs/annotation_*.txt

Правила, соблюдаемые для аннотации.

 ./data/unlabeled data

Каталог, содержащий непомеченные данные, относящиеся к обучающим и тестовым наборам.

 ./data/training data

Каталог, содержащий обучающий набор.

 ./data/test data

Каталог, содержащий набор тестов.

Контакты организаторов

Результаты работы системы из тестового набора должны быть представлены организаторам задач для сопоставления окончательных результатов, которые будут представлены на семинаре.

Если у вас есть какие-либо вопросы относительно объема семинара или вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, отправьте электронное письмо:

Нияти, нчхая [AT] adobe.com

Кокил, джайдка [AT] sas.upenn.edu

Цзяхуэй, jhlu [AT] ntu.edu.sg

Ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами!

Пожалуйста, «СМОТРЕТЬ» этот репозиторий! Возможно, в ближайшие недели мы выпустим больше обновлений. После общей задачи мы также планируем дополнительно обогатить эти данные, добавив больше аннотаций, метафункций и обученных классификаторов, которые помогут в последующих приложениях.

Если вы используете данные и публикуете их, сообщите нам об этом и процитируйте наш обзорный документ CL-Aff:

@inproceedings{jaidka2020claff,

адрес = {Нью-Йорк, США},

автор = { Джайдка, Кокил и Сингх, Икнур и Лу, Джяхуи и Чхая, Нияти и Унгар, Лайл},

booktitle = {Материалы семинара AAAI-20 по аффективному контент-анализу},

издатель = {AAAI},

title = {{Отчет об общей задаче CL-Aff OffMyChest: моделирование поддержки и раскрытия информации}},

год = {2020}

}