[论文翻译]基于标签语义建模预测情绪反应

预测事件如何引发故事角色情绪通常被视为标准的多标签分类任务，这类方法通常将标签视为匿名类别进行预测，忽略了情绪标签本身可能传递的信息。我们提出情绪标签的语义能在表征输入故事时引导模型的注意力。此外，我们观察到事件触发的情感往往存在关联：能引发快乐的事件不太可能同时引发悲伤。本工作通过标签嵌入显式建模标签类别，并添加在训练和推理阶段追踪标签间相关性的机制。我们还提出一种新的半监督策略，对未标注数据中的相关性进行正则化处理。实证评估表明，建模标签语义能带来持续收益，我们在情绪推理任务上实现了最先进的性能。