GerSti: Ein deutsches Emotionsstimulationskorpus von Nachrichtenschlagzeilen

Eine neue Ressource für die Klassifizierung von Emotionen und die Kennzeichnung von Sequenzen

Typ

Corpus

Autor

Bao Minh Doan Dang, Roman Klinger

Beschreibung

Die Erkennung von Emotionsstimuli wurde in letzter Zeit zu einer beliebten Aufgabe in der Emotionsanalyse, aber die meisten Ressourcen sind nur in Mandarin und Englisch. Wir stellen eine deutsche Ressource mit Emotionsstimulus-Annotationen auf Token-Ebene in einem neuen deutschen Nachrichtenkorpus zur Verfügung und führen sprachübergreifende Experimente durch, bei denen wir auf einem englischen Korpus trainieren und das Modell auf unsere deutsche Ressource anwenden.

Referenz

Bao Minh Doan Dang, Laura Oberländer, and Roman Klinger.
Emotion stimulus detection in german news headlines. In Proceedings of the 17th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2021), Düsseldorf, Germany, 2021.
German Society for Computational Linguistics & Language Technology.
https://arxiv.org/abs/2107.12920

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Dieses Bild zeigt  Roman Klinger
PD Dr.

Roman Klinger

Akademischer Oberrat/Privatdozent

[Foto: Universität Stuttgart / Max Kovalenko]

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