IJCAIJun, 2022

面向会话情感识别的说话者引导编码器 - 解码器框架

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TL;DR本文提出了一种探索语音信息中内部和外部说话者依赖关系的新型说话者建模方案，并使用 Speaker-Guided 编码器 - 解码器框架来预测情感标签，证明了其在情感识别中的优越性和有效性。
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发现论文，激发创造
  • 一种基于说话者建模的分层 Transformer 用于对话情感识别

    本文提出一种在语音对话中进行情绪识别的方法，利用 Transformer 和注意力机制设计三个不同的蒙版模拟传统上下文建模、扩展内部说话人和跨说话人的交互作用，以达到更好的预测效果。实验证明我们的方法可以有效提高情绪识别的性能。

    Dec, 2020

  • InstructERC: 用检索多任务 LLMs 框架改革对话中的情感识别

    通过大型语言模型，我们提出了一种名为 InstructERC 的新方法，将情绪识别对话（ERC）任务从辨别性框架改为生成性框架，通过引入简单而有效的检索模板模块以及两个额外的情绪对齐任务，显式地整合多层次的对话监督信息和隐含的对话角色关系和未来情绪趋势，从而显著提高了性能，在三个常用的 ERC 数据集上达到了全面的 SOTA 水平。

    Sep, 2023

  • 基于上下文的嵌入式话语表示在对话情感识别中的应用

    基于 RoBERTa 编码器的上下文依赖嵌入话语表示法为核心的情感识别方法通过在分类模型中附加简单的分类模块来实现有效性，证明了这种方法在比复杂分类模块更有效的情境无关话语表示方法上表现更好。

    Apr, 2023

  • 基于分布的对话情感识别

    提出了一个分布式框架，将自动情感识别作为序列到序列问题来解决，通过引入贝叶斯训练损失来改善情感分布的不确定性估计，从而更好地处理情感标签的不确定性，实验结果表明，分布式框架在情感分类和不确定性估计方面优于单次话语和传统的基于人工设计特征的方法。

    Nov, 2022

  • 面向会话情感识别的有向无环图网络

    介绍了一种基于有向无环图（DAG）进行对话建模的方法，通过设计一个有向无环神经网络 （DAG-ERC）来实现，其提供了更直观的模型，能够更好地模拟长距离对话背景和近距离上下文之间的信息流，并以四个情感识别基准测试集为例，结果表明该模型的优越性以及有向无环图结构在情感识别上的潜在价值。

    May, 2021

  • CKERC：面向会话中情感识别的联合大型语言模型与常识知识

    基于大型语言模型的共识知识框架 CKERC 是一种用于对话中情感识别的方法，通过生成基于历史话语的对话者共识来提供间接线索信息，并通过解决共识知识在情感识别任务中的有效性进行了实证分析。

    Mar, 2024

  • 对话情感识别的混合式课程学习

    本研究提出了一种以情绪识别为中心的混合课程学习框架，其中包括对话级别和话语级别课程。使用情感转移频率对对话进行排序并逐步强化模型对混淆情感的识别能力，我们观察到该模型跨多个 ERC 数据集显著提高了性能，达到了新的最先进水平。

    Dec, 2021

  • 通过情感跨模态融合和类间对比学习提升对话中的情感识别

    基于向量连接的跨模态融合情感预测网络，包括多模态特征融合阶段和基于融合特征的情感分类阶段，同时设计了基于情感标签的监督式跨类对比学习模块，实验证实了该方法的有效性，并在 IEMOCAP 和 MELD 数据集上展现出优异的性能。

    May, 2024

  • 情感惯性与传染驱动的依赖模型：对话中情感识别

    本文提出了一种用于对话情感识别的新方法 EmotionIC，该方法驱动依赖建模，通过特征提取和分类级别实现情感识别，实验结果表明该方法在四个基准数据集上明显优于现有模型，证明了模块可以有效地模拟情感惯性和传染性。

    Mar, 2023

  • 文本对话中的深度情感识别：一项调查

    介绍情感识别和相关挑战和机遇。然后描述了主要的情感分类法和应对主观性注释的方法。接着详细阐述了深度学习方法以及处理任务性能指标和不平衡 ERC 数据的方法。最后，对关键 ERC 工作进行了描述和基准测试，并比较了它们在不同数据集上的方法和性能。强调利用技术解决不平衡数据、探索多种情感和在学习阶段融入注释主观性的好处。

    Nov, 2022