CEAC (CauseEmotion-Action Corpus)

CEAC是由北京语言文化大学创建的一个大型情感分析数据集，专注于情感、情感原因和情感行动的标注。该数据集包含10,603个样本和15,892个事件，数据来源于2005-2015年的国家语言资源动态流通语料库。CEAC的创建旨在支持情感因果关系和情感推理的研究，通过手动标注情感关键词及其上下文，以及情感原因和行动事件，为情感分析提供丰富的资源。该数据集的应用领域广泛，包括机器阅读理解、事件预测和情感反应推理等。CEAC is a large-scale sentiment analysis dataset developed by Beijing Language and Culture University, which focuses on annotating sentiments, their causes and corresponding emotional actions. This dataset comprises 10,603 samples and 15,892 events, sourced from the Dynamic Corpus of National Language Resources spanning from 2005 to 2015. Developed to support research on sentiment causality and emotional reasoning, CEAC provides a rich resource for sentiment analysis by manually annotating sentiment keywords and their contexts, as well as sentiment-related causes and action events. This dataset has a wide range of application scenarios, including machine reading comprehension, event prediction, emotional response reasoning and other related fields.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在情感计算领域，构建能够捕捉情感因果链条的语料库是推动深度情感分析的关键。CEAC数据集的构建采用了系统化的方法，首先基于Ekman的六类基本情感分类体系，从三个中文情感词典中筛选出30个代表性情感关键词。数据源选自国家语言资源动态流通语料库（DCC）的新闻文本，因其叙事完整性和逻辑性更适合呈现情感原因与行动事件。通过提取包含情感关键词的段落，并保留前后三个子句作为上下文，研究团队进行了严格的人工标注，标注内容包括情感原因、情感关键词、情感行动及体验者，并采用多人标注与仲裁机制确保标注一致性，最终形成了包含10,603个样本的高质量语料库。

使用方法

CEAC数据集支持两项核心任务：情感因果关系抽取与情感推理。在情感因果关系抽取任务中，可将问题建模为序列标注，利用Bi-LSTM-CRF等模型从文本中提取原因-情感-行动三元组。在情感推理任务中，则可将问题视为分类任务，通过编码给定的原因与行动事件，使用LSTM等模型预测最可能的情感类别。研究人员可基于该数据集开发与评估模型，探索情感行动如何增强原因与情感之间的关联理解，并推动对话系统、叙事生成等应用的发展。数据集的划分通常按4:1比例分为训练集与测试集，以保障实验的有效性。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，情感分析长期聚焦于基础的情感分类任务，而忽略了将情感置于事件语境中进行深度推理的潜力。为填补这一研究空白，北京语言文化大学的刘鹏远、杜成宇与赵硕峰于2019年共同构建了CEAC（CauseEmotion-Action Corpus）数据集。该数据集创新性地标注了情感、情感原因事件及情感行动事件，形成了完整的原因-情感-行动三元因果链。CEAC旨在推动情感因果关系抽取与情感推理两项前沿任务的发展，为叙事理解、对话系统及社交媒体分析等应用提供了关键的数据支撑，显著拓展了情感计算的研究维度。

当前挑战

CEAC数据集所针对的情感因果关系抽取与推理任务，面临领域问题的核心挑战：一是三元结构的复杂性，即需要同时精准识别原因、情感与行动之间的多重因果关联；二是语义模糊性，尤其在中文语境下，事件边界的界定与情感隐含推理对模型常识知识要求极高。在构建过程中，挑战主要体现在标注一致性维护上，包括区分情感原因与条件事件、排除与情感相悖的行动标注，以及处理多事件并发情境下的歧义，这些因素导致标注者间一致性的提升尤为困难。

常用场景

经典使用场景

在情感计算与自然语言处理领域，CEAC数据集为探索情感因果链条提供了关键资源。其经典使用场景聚焦于情感因果关系的自动识别与推理，通过标注文本中的情感诱因事件、情感状态及后续行为事件，构建了完整的情感事件三元组结构。这一设计使得研究者能够深入分析情感在叙事语境中的动态演变过程，为情感理解模型提供了丰富的结构化训练数据。

解决学术问题

CEAC数据集有效解决了情感分析研究中长期存在的局限性，即仅关注情感分类而忽视情感事件上下文关联的问题。通过引入情感行为事件标注，该数据集推动了情感因果关系提取与情感推理两项新任务的发展，弥补了传统研究在情感事件链条建模方面的空白。其意义在于将情感置于事件驱动的因果框架中，为机器理解人类情感反应的内在逻辑提供了实证基础，促进了常识推理与叙事理解研究的交叉融合。

实际应用

在实际应用层面，CEAC数据集为构建智能化人机交互系统提供了重要支撑。基于情感因果关系模型，对话系统能够更精准地推断用户情绪状态并生成共情回应，增强交互的自然性与情感适应性。在社交媒体分析中，该数据集有助于预测事件后的公众情绪反应，为内容审核与广告投放提供决策参考。此外，在自动叙事生成与心理健康辅助分析等领域，情感事件链条的建模也能提升系统的情境理解与生成能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在情感计算领域，CEAC数据集的推出标志着从单一情感分类向事件上下文情感分析的范式转变。该数据集通过标注情感原因事件与情感行动事件，构建了原因-情感-行动的三元因果链，为情感因果推理与情感推断任务提供了结构化资源。前沿研究聚焦于利用深度学习模型，如双向LSTM与条件随机场结合的方法，探索情感事件间的隐式逻辑关联，以提升对话系统、叙事生成等应用的情感理解能力。热点事件如社交媒体广告的情感反应预测，凸显了该数据集在伦理人工智能发展中的实际意义，推动了情感分析向更细粒度、可解释性的方向发展。

相关研究论文

• Emotion Action Detection and Emotion Inference: the Task and Dataset

  北京语言文化大学 · 2019年