DialogueCRN：用于对话中情绪识别的上下文推理网络
计算与语言
2021-06-10 v2 人工智能
摘要
对话中的情绪识别（ERC）因开发共情机器而受到日益关注。近来，许多方法致力于通过深度学习模型感知对话上下文。然而，这些方法因缺乏提取与整合情绪线索的能力，在理解上下文方面尚不充分。在本工作中，我们从认知视角提出新颖的上下文推理网络（DialogueCRN）以充分理解对话上下文。受情绪认知理论启发，我们设计了多轮推理模块来提取并整合情绪线索。该推理模块迭代执行直觉检索过程与意识推理过程，模仿人类独特的认知思维。在三个公开基准数据集上的大量实验证明了所提模型的有效性与优越性。
引用
@article{arxiv.2106.01978,
title = {DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations},
author = {Dou Hu and Lingwei Wei and Xiaoyong Huai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.01978},
year = {2021}
}
备注
11 pages, accepted by ACL-IJCNLP 2021