Methode zur Extraktion von Emotion-Ursache-Paaren basierend auf Informationen mit mehreren Granularitäten und Modul-Interaktion

Eine End-to-End-Multitask-Lernmethode (MM-ECPE) basierend auf der gemeinsamen Interaktion zwischen GRU-, Wissensgraph- und Transformer-Modulen wird vorgeschlagen, um die Beziehung zwischen der Extraktion von Emotionen und Ursachen besser zu modellieren und das Problem der unausgewogenen Verteilung von Emotion- und Ursache-Sätzen zu lösen.