Apr, 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

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TL;DR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。
emotion recognition in conversationsconversational contextroberta encoderutterance representationcontext-dependent embedding
发现论文，激发创造
  • 利用伪未来情境进行对话情感识别

    为提高 ERC，我们生成预训练语言模型的未来上下文来集成多重上下文，并证明伪未来上下文在某些情况下可以在上下文无关的对话中与真实上下文媲美。

    Jun, 2023

  • 对话式迁移学习用于情感识别

    通过对话生成器获取情感知识，辅助对情感对话的识别，实现情感识别的转移学习方法。

    Oct, 2019

  • 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

  • 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

  • 基于语境信息和常识的对话情感识别

    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

  • 上下文感知孪生网络在会话中高效的情感识别

    通过深度学习模型，本研究提出了一种基于度量学习和 Siamese 网络架构的方法来进行情感识别对话任务，取得了 57.71 的宏 F1 得分，相较于相关研究有了显著的提升。

    Apr, 2024

  • BERT-ERC：基于 BERT 的微调已足以在会话情感识别中使用

    提议一种新方法，将语境信息和对话结构信息纳入 “pretrained language models”（PLMs）的微调步骤，来代替先前的两步骤方法，以提高情感识别效果。在新方法下开发的 BERT-ERC 模型在四个数据集上比现有方法均有显著提升，并可适用于多种情境。

    Jan, 2023

  • 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

  • DialogueCRN: 上下文推理网络用于对话中情感识别

    提出基于情绪认知理论的多轮递推式推理模块和上下文推理网络的设计，用于提取和整合情感线索以充分理解对话上下文，并在三个公共基准数据集上进行广泛实验，证明了模型的有效性和卓越性。

    Jun, 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