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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Emotion Effect Detection with a Two-Stage Model

verfasst von : Nan Yan

Erschienen in: Cloud Computing and Security

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Textual emotion analysis is an important research issue in natural language processing. In this paper, we address a novel task on emotion, called emotion effect detection, which aims to identify the effect event of a particular emotion happening. To tackle this task, we propose a two-stage model which consists of two components: the identification module and the extraction module. In detail, the identification module aims to judge whether a sentence group contains emotion effect, and the extraction module aims to extract the emotion effect from a sentence group. These two modules are learned with maximum entropy and conditional random field (CRF) methods respectively. Empirical studies demonstrate that the proposed two-stage model yields a better result than the one-stage model.

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Titel: Emotion Effect Detection with a Two-Stage Model
verfasst von: Nan Yan
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Cloud Computing and Security
Print ISBN: 978-3-030-00020-2

Electronic ISBN: 978-3-030-00021-9

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00021-9_46

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Abstract

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