拟合不同交互信息：情感与意图的联合分类
计算机视觉与模式识别
2025-01-14 v1 计算与语言
机器学习
多媒体
音频与语音处理
摘要
本文提供了ICASSP MEIJU@2025 Track I的第一名解答，专注于低资源多模态情感与意图识别。如何有效利用大量未标注数据，同时确保在交互阶段不同难度级别任务之间的相互促进，这两个问题是本次竞赛的关键。本文对使用标注数据训练得到的模型进行伪标签标注，并选取置信度高的样本及其标签，以缓解资源不足的问题。同时，我们利用意图识别在实验中表现出的易表示能力特性，在不同注意力头下实现情感识别的相互促进，最终通过融合实现意图识别的更高性能。在经过精细处理的数据集上，我们在测试集上取得了0.5532的得分，并赢得了该赛道的冠军。
引用
@article{arxiv.2501.06215,
title = {Fitting Different Interactive Information: Joint Classification of Emotion and Intention},
author = {Xinger Li and Zhiqiang Zhong and Bo Huang and Yang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.06215},
year = {2025}
}