[NLP] Emotion-Cause Pair Extraction : A New Task to Emotion Analysis in Texts 리뷰
오랜만에 블로그 포스팅! 연구실 NLP 세미나에서 내가 발표했던 논문 "Emotion-Cause Pair Extraction : A New Task to Emotion Analysis in Texts"에 대해서 정리해 보았다. ACL 2019에 Accept된 최신 논문이며, ECPE(글에서 감정(Emotion)이 나타나는 절과, 해당 감정을 느끼게 된 이유(Cause)가 드러나는 절을 쌍으로 한번에 찾아주는 Task) 에 대해 다루고 있다. Abstract Emotion-Cause Extraction (ECE)는 다양한 응용 분야에서 최근에 관심을 받아왔던 주제이다. 하지만 기존의 ECE는 두가지의 단점이 존재한다. 1. ECE에서 Cause를 추출하기 전에 Emotion에 대해 미리 알고 있어야 한다. 따라서 Emotion을 미리 알고 있지 않는 상황이라면 적용하기 어렵다. 2. Emotion을 미리 알고있는 상태로 Cause를 추출하는 것은 Emotion과 Cause가 서로 상호적인 영향 관계가 있다는 것을 고려하지 않는다. 예를 들어, 기존의 ECE는 '행복'이라는 감정이 주어졌을 때 그 감정으로부터 행복한 이유인 '선물을 받았다'는 절을 찾아낸다. 하지만 '선물을 받았다'라는 절이 '행복'이라는 감정을 찾아낼 때 도움을 줄 수 있는데 이를 이용하지 않았다. (Emotion이 미리 주어졌으니 당연한 것일지도 모른다) 그래서 이 논문은 ECPE(Emotion-Cause Pair Extraction)이라는 새로운 Task를 제시 한다. ECPE는 아래와 같은 두가지 step으로 이루어져 있다. 1. Emotion 절과 Cause 절을 각각 찾아냄 2. 두 절들 사이의 올바른 Pair를 찾아냄 그리고 ECPE가 실현 가능할 뿐만 아니라 효과적인 방법이기도 함을 보였다. Introduction 기존의 ECE Task는 ...
