本文提出了一种多模态多任务学习的情感识别方法，包括文本和声学模态的早期融合和自我注意力，使用动态融合网络用于语音编码器，得到了目前最先进的性能结果。

Mar, 2022

本论文提出一种基于标签语义的情感标注模型，包括标签 embedding 和半监督策略，并在情感推断任务方面取得了领先研究成果。

Jun, 2020

论文研究了多标签情感识别模型中的标签相关性，并提出了两种建模方法和通过情感表示的成对约束作为正则化项，证明该方法在多种语言环境下具有最先进的性能和更好的稳健性。

Oct, 2022

本文研究了使用 span prediction 和 sequence labeling 框架进行命名实体识别的优缺点，并提出了系统组合的方法来重新识别来自不同系统的命名实体，并在 11 个数据集上进行了 154 个系统的实验，证明了 span prediction 也可以作为基础 NER 系统和系统组合器，同时也将我们的模型部署到 ExplainaBoard 平台上。

Jun, 2021

通过利用标签信息进行多模态情绪识别，我们提出了一种新的方法，通过标签 - 令牌和标签 - 帧交互来学习每个话语的标签增强文本 / 语音表示，并设计了一种新的标签引导的注意融合模块，以融合具有标签意识的文本和语音表示进行情绪分类，实验证明该方法优于现有基线并取得了最新的最佳性能。

Sep, 2023

该研究提出了一种基于神经网络的情感预测模型 MuTEC，旨在从对话中提取情感表达的原因，并针对此目标设计了情感原因跨度与因果语句判定的多任务学习框架，比现有基线模型表现更好

Nov, 2022

多任务学习在语音情绪识别中的应用与多模态系统和情绪范畴及情绪维度的预测相关，通过跨任务正则化和特征融合提高模型表现。

Dec, 2023

本文提出了一种基于监督原型对比学习和课程学习的方法，旨在解决情感识别中遇到的不平衡分类问题，其不需要大的批量比对。对应用该方法进行的三项基准测试的结果表明其取得了最佳效果，并且分析实验进一步证明了其有效性。

Oct, 2022

本文提出一种基于半监督学习的交叉语言情感识别方法，使用卷积神经网络 (CNN) 和伪标签策略进行训练，在五种不同语言的数据上表现出鲁棒性。

Jul, 2022

本文提出了一种新颖的深度多模态框架，基于句子级别的口语语言预测人类情感，通过混合式的深度多模态结构从文本和音频中提取高级特征，再使用三层深度神经网络将所有特征融合起来进行训练，实现整个结构的最优全局微调，结果表明本文框架在 IEMOCAP 数据集上达到了 60.4% 的加权准确率。

Feb, 2018