基于分布的对话情绪识别
计算与语言
2024-04-02 v1 声音
音频与语音处理
摘要
对话中的自动情绪识别（ERC）对于情绪感知的对话人工智能至关重要。本文提出一个基于分布的框架，将 ERC 形式化为一个序列到序列问题，用于情绪分布估计。情绪的内在模糊性和人类感知的主观性导致情绪标签存在分歧，我们的框架从情绪分布中不确定性估计的角度自然地处理了这一问题。引入贝叶斯训练损失，通过将每个情绪状态条件化于一个话语特定的狄利克雷先验分布来改进不确定性估计。在 IEMOCAP 数据集上的实验结果表明，ERC 优于基于单话语的系统，且所提出的基于分布的 ERC 方法不仅具有更好的分类准确率，还显示出改进的不确定性估计。
引用
@article{arxiv.2211.04834,
title = {Distribution-based Emotion Recognition in Conversation},
author = {Wen Wu and Chao Zhang and Philip C. Woodland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04834},
year = {2024}
}
备注
To appear in SLT 2022