Extracting emotion-cause pairs: a BiLSTM-driven methodology

Emotions are fundamental to human interactions, intricately influencing communication, behavior, and perception. Emotion-Cause Pair Extraction (ECPE) is a critical task in natural language processing that identifies clause pairs associating emotions with their corresponding triggers within textual documents. Unlike traditional Emotion Cause Extraction (ECE), which relies on pre-annotated emotion clauses, our study introduces a novel end-to-end model for ECPE. This innovative approach utilizes the extensive NTCIR-13 English Corpus to establish a robust baseline for ECPE in English, showcasing significant performance improvements over conventional multi-stage methods. Central to our model is the incorporation of Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks, enhancing the ability to capture both local and global dependencies in textual sequences. By effectively combining contextual and positional embeddings, our model accurately predicts emotion-cause relationships, paving the way for a deeper understanding of emotional dynamics in conversational contexts and facilitating causal inference. Furthermore, our research highlights superior performance metrics, aligning its efficacy with state-of-the-art techniques in the field. This study advances emotion recognition in natural language processing, providing valuable insights for nuanced analyses of human emotions within textual data. Additionally, our findings enhance understanding of emotional intelligence in user interaction modeling and conversational AI applications. Through the public availability of our dataset and model, we aim to foster collaboration and further research in this vital area, ultimately improving the capacity for emotional understanding in applications ranging from sentiment analysis to interactive learning.

---

Emocje mają fundamentalne znaczenie dla interakcji międzyludzkich, ściśle wpływając na komunikację, zachowanie i percepcję. Wyodrębnianie par emocja-przyczyna (ECPE) jest krytycznym zadaniem w przetwarzaniu języka naturalnego, które identyfikuje pary klauzul kojarzące emocje z odpowiadającymi im wyzwalaczami w dokumentach tekstowych. W przeciwieństwie do tradycyjnego wyodrębniania przyczyn emocji (ECE), które opiera się na wstępnie przypisanych klauzulach emocji, proponowane rozwiązanie wprowadza nowatorski kompleksowy model ECPE. To innowacyjne podejście wykorzystuje obszerny anglojęzyczny zbiór NTCIR-13 do ustanowienia solidnej podstawy dla ECPE w języku angielskim, wykazując znaczną poprawę wydajności w porównaniu z konwencjonalnymi metodami wieloetapowymi. Centralnym elementem modelu jest włączenie dwukierunkowych sieci pamięci długotrwałej (BiLSTM), co zwiększa zdolność do wychwytywania zarówno lokalnych, jak i globalnych zależności w sekwencjach tekstowych. Skutecznie łącząc osadzanie kontekstowe i pozycyjne, nasz model dokładnie przewiduje relacje emocji i przyczyn, torując drogę do głębszego zrozumienia dynamiki emocjonalnej w kontekstach konwersacyjnych i ułatwiając wnioskowanie przyczynowe. Co więcej, nasze badania podkreślają doskonałe wskaźniki wydajności, dostosowując ich skuteczność do najnowocześniejszych technik w tej dziedzinie. Badanie to rozwija rozpoznawanie emocji w przetwarzaniu języka naturalnego, dostarczając cennych spostrzeżeń dla zniuansowanych analiz ludzkich emocji w danych tekstowych. Ponadto nasze odkrycia zwiększają zrozumienie inteligencji emocjonalnej w modelowaniu interakcji użytkownika i konwersacyjnych aplikacjach AI. Poprzez publiczną dostępność naszego zbioru danych i modelu, dążymy do wspierania współpracy i dalszych badań w tym istotnym obszarze, ostatecznie poprawiając zdolność rozumienia emocji w zastosowaniach, od analizy nastrojów po interaktywne uczenie się.