用于对话情绪识别的有向无环图网络
计算与语言
2021-09-17 v2
摘要
对话上下文的建模在对话情绪识别（ERC）中起着至关重要的作用。本文提出一种用有向无环图（DAG）对话语进行编码以更好建模对话内禀结构的新思路，并设计了一个有向无环神经网络，即 DAG-ERC，来实现该思路。为结合传统基于图的神经模型与基于循环的神经模型之长，DAG-ERC 提供了一种更直观的方式来建模远距离对话背景与邻近上下文之间的信息流。我们在四个 ERC 基准上进行了大量实验，采用 SOTA 模型作为对比基线。实证结果证明了这一新模型的优越性，并证实了有向无环图架构用于 ERC 的动机。
引用
@article{arxiv.2105.12907,
title = {Directed Acyclic Graph Network for Conversational Emotion Recognition},
author = {Weizhou Shen and Siyue Wu and Yunyi Yang and Xiaojun Quan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12907},
year = {2021}
}
备注
Accepted to ACL-IJCNLP 2021 main conference