Chinese PIEA datasets|个性化情感分析数据集|图神经网络数据集

本研究创建了两个中文个性化隐式情感分析（PIEA）数据集，旨在解决现有数据集缺乏用户相关信息的问题。这些数据集包含了用户的属性、社交关系和历史帖子，涵盖了隐式和显式情感。数据集的创建过程结合了大规模语言模型（LLM）和图神经网络（GNN）技术，模拟了读者的反应和情感传播。这些数据集主要应用于个性化隐式情感分析任务，旨在通过引入读者反馈信息，提升作者隐式情感识别的准确性。

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数据集介绍

构建方式

Chinese PIEA datasets的构建基于大规模的中文微博数据，涵盖了3,503名用户及其历史帖子、用户属性以及5,927条社交关系。该数据集通过详细的情感标注，包括7种隐式情感类型，并由两名标注员独立完成，确保了标注的一致性。为了增强数据集的多样性和平衡性，研究团队还通过情感字典过滤出仅包含隐式情感的子集，并使用在线大型语言模型ChatGLM生成增强数据，进一步丰富了训练集的内容。

特点

Chinese PIEA datasets的显著特点在于其丰富的用户元数据，包括用户属性、社交关系和历史帖子，这些信息为个性化隐式情感分析提供了坚实的基础。此外，数据集不仅关注文本内容的情感标注，还引入了读者反馈信息的模拟，通过构建读者代理来模拟读者的反应，从而弥补了传统数据集在读者信息方面的不足。这种多维度的数据结构使得该数据集在情感分析任务中具有更高的复杂性和实用性。

使用方法

Chinese PIEA datasets可用于训练和评估个性化隐式情感分析模型，特别是那些需要考虑读者反馈和用户特定信息的模型。研究者可以通过该数据集进行情感分类、情感传播建模以及用户行为分析等任务。在使用时，建议结合图神经网络（GNN）等复杂模型，以充分利用数据集中的多维信息。此外，数据集的增强数据部分可以用于数据不平衡问题的处理，提升模型在识别少数情感类别时的表现。

背景与挑战

背景概述

近年来，隐式情感分析（Implicit Emotion Analysis, IEA）在自然语言处理领域引起了广泛关注，其核心任务是从缺乏显式情感表达的文本中推断情感。然而，现有研究多聚焦于作者维度的情感分析，忽略了读者对隐式情感反应的潜在影响。为此，Jian Liao等人于2024年提出了个性化隐式情感分析（Personalized Implicit Emotion Analysis, PIEA）任务，并创建了两个中文PIEA数据集，旨在通过引入读者反馈信息来增强情感分析的准确性。该数据集由山西大学的研究团队开发，包含详细的元数据，涵盖用户属性、社交关系和历史发帖等信息，为隐式情感分析提供了更为全面的视角。

当前挑战

在构建中文PIEA数据集的过程中，研究团队面临了多个挑战。首先，获取读者对作者内容的反馈信息存在困难，尤其是在社交媒体环境中，许多读者可能不会公开表达意见，导致数据不完整。其次，如何有效模拟多个读者之间的相互影响也是一个复杂问题，尤其是在读者信息稀疏的情况下。最后，现有情感分析数据集通常仅关注文本内容的情感标注，缺乏用户相关信息，这限制了个性化情感分析的发展。为应对这些挑战，研究团队提出了基于大语言模型的读者代理和角色感知的情感传播图学习模型，以解决数据稀疏和情感传播建模的问题。

常用场景

经典使用场景

Chinese PIEA datasets 主要用于个性化隐式情感分析（PIEA）任务，旨在通过结合用户特定的信息来提升对隐式情感的识别能力。该数据集通过模拟读者反应和建立读者传播角色系统，解决了传统隐式情感分析中忽视读者反馈的问题。经典的使用场景包括社交网络中的情感传播分析、用户行为建模以及个性化情感预测等。

衍生相关工作

基于 Chinese PIEA datasets，研究者们开发了多种模型和方法，如 RAPPIE 模型，该模型通过模拟读者反应和角色传播系统，显著提升了隐式情感分析的性能。此外，该数据集还激发了大量关于个性化情感分析、情感传播建模和社交网络分析的研究工作，推动了情感计算领域的进一步发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，个性化隐式情感分析（PIEA）在自然语言处理领域引起了广泛关注。该领域的最新研究方向主要集中在通过引入读者反馈信息来增强隐式情感分析的准确性。研究者们提出了基于大型语言模型（LLM）的读者代理技术，通过模拟读者的反应来解决数据不完整和沉默螺旋效应的问题。此外，研究还构建了读者传播角色系统，并开发了多视角图学习模型，以有效处理读者信息的稀疏性。通过标注包含详细用户元数据的中文PIEA数据集，研究显著提升了模型的性能，展示了将读者反馈纳入情感分析过程的重要性和有效性。

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  山西大学 · 2024年