情感识别对话的受监督原型对比学习
提出了一种低维度的监督聚类级对比学习（SCCL）方法，将高维度的语义空间转换为三维的情感表示空间（VAD），通过聚类对比学习来融合可量化的情绪原型，利用预先训练的知识适配器来丰富上下文和模拟对话，从而在不同的数据集上实现了新的最先进的情感识别结果。
Feb, 2023
利用监督对比学习的高效模型无关框架 SSLCL，通过将离散标签转化为密集嵌入，同时最大化样本特征与其对应的真实标签嵌入的相似性，并最小化样本特征与不同类别标签嵌入的相似性，从而实现在情感识别任务中提高性能的目标。
Oct, 2023
本文提出了一种监督对抗性对比学习策略，包括对抗样本生成和类层间的对比学习目标，并通过序列方法 SACL-LSTM 实现了 ERC 中标签一致和上下文鲁棒的情感特征学习，具有很强的泛化和鲁棒性。
Jun, 2023
在对话中进行情感识别（ERC）意味着检测每个话语背后的情感。有效生成话语的表示仍然是这项任务中的一个重大挑战。最近的研究提出了各种模型来解决这个问题，但是仍然难以区分类似的情感，如兴奋和幸福。为了缓解这个问题，我们提出了一种情感锚定对比学习（EACL）框架，能够为相似的情感生成更具区分性的话语表示。为了实现这一目标，我们利用标签编码作为锚点来指导话语表示的学习，并设计了一个辅助损失来确保相似情感的锚点有效分离。另外，还提出了一个额外的适应过程，将锚点适应为有效的分类器，以提高分类性能。通过广泛的实验，我们提出的 EACL 框架实现了最新的情感识别性能，并在类似情感上表现出卓越的性能。我们的代码可在此 https 网址获得。
Mar, 2024
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
我们提出了一种基于课程学习策略的新型情感识别网络（ERNetCL），它通过结合前期方法的优点以简洁的方式高效地捕捉对话中的时序和空间上下文信息，并利用课程学习的思想逐步优化网络参数。在四个数据集上进行的大量实验表明，我们的方法有效地击败了其他基准模型。
Aug, 2023
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
本文研究基于 Probabilistic Soft Logic 框架的情感识别方法，利用神经嵌入和对话结构进行表达，相对于其他基于纯神经网络的方法实验结果平均提高了 20%。
Jul, 2022
提出了一种新的基于提示和语言模型调整的情感识别模型 CISPER，通过融入上下文信息、交往者情感以及常识知识等要素，可以更加准确地识别对话中的情感表达，明显超过当前最优解。
Jul, 2022