Sep, 2023

模糊指纹变换语言模型在对话情绪识别中的应用

PDF
TL;DR本论文将 Fuzzy Fingerprints 与 RoBERTa 相结合，在 Emotion Recognition in Conversations（ERC）任务中获得了最先进的结果，并提供了更简单和可解释性更强的 Large Language Models-based 分类器。通过将发言及其以前的对话转化为上下文嵌入的发言表示，并将其提供给改进的 Fuzzy Fingerprint 分类模块，我们在广泛使用的 DailyDialog ERC 基准数据集上验证了我们的方法，获得了更轻的模型的最先进水平的结果。
fuzzy fingerprintsinterpretable text classificationlarge pre-trained language modelsemotion recognition in conversationsroberta
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 利用心理语言学特征和 Transformer 提升基于文本的情感检测的泛化能力

    本文采用基于转换器模型和双向 LSTM 网络的方法，结合心理语言学特征进行基于文本的情感检测，在两个基准数据集中表现出可比性，在六个统一情感数据集的迁移学习实验中表现出强大的跨领域泛化功能。

    Dec, 2022

  • EmotionX-IDEA: 情感 BERT—— 一种面向对话的情感模型

    本文研究了预训练语言模型 BERT 在情感识别中的能力。通过 BERT 的框架和两句话的结构，我们将其应用于连续对话情感预测任务中，并依赖于句子级上下文感知理解。实验表明，通过将连续对话映射到因果话语对中，该模型能更好地捕获回复话语的情感。该方法在 Friends 和 EmotionPush 的测试数据集中取得了 0.815 和 0.885 微型 F1 分数。

    Aug, 2019

  • 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

  • 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 Transformer 的对话情绪识别的神经网络

    ISDS-NLP 团队在 SemEval 2024 任务 10 中提出了 EDiReF 方法，采用了掩码语言模型和因果语言模型两种不同的方法，研究了多语种设置下对情感进行预测的效果，并发现掩码语言模型在句子级情感分类方面的性能优于 Mistral 模型。

    May, 2024

  • 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