基于 Transformer 的联合编码用于情绪识别与情感分析
计算与语言
2020-08-11 v1 人机交互
机器学习
摘要
理解所表达的情感与情绪是人类多模态语言中的两个关键因素。本文描述了一种基于 Transformer 的联合编码（TBJE）方法，用于情绪识别与情感分析任务。除使用 Transformer 架构外，我们的方法依赖于模块化协同注意力与 glimps 层来联合编码一种或多种模态。所提出的方案也已提交至 ACL20：第二届多模态语言大挑战赛，并在 CMU-MOSEI 数据集上进行评测。用于复现所述实验的代码已开源：https://github.com/jbdel/MOSEI_UMONS。
引用
@article{arxiv.2006.15955,
title = {A Transformer-based joint-encoding for Emotion Recognition and Sentiment Analysis},
author = {Jean-Benoit Delbrouck and Noé Tits and Mathilde Brousmiche and Stéphane Dupont},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15955},
year = {2020}
}
备注
Winner of the ACL20: Second Grand-Challenge on Multimodal Language