M-MELD：面向对话情感识别的多语言多方数据集
计算与语言
2023-04-03 v4
摘要
情感表达是日常人类交流的关键部分。对话情感识别 (ERC) 是一个新兴研究领域，其首要任务是识别对话中每句话语背后的情感。尽管过去在 ERC 上已有大量工作，但这些工作仅关注英语环境下的 ERC，从而忽略了其他语言。本文提出多语言 MELD (M-MELD)，将多模态情感对话数据集 (MELD) \cite{poria2018meld} 扩展至英语之外的 4 种语言，即希腊语、波兰语、法语和西班牙语。除为这 4 种语言建立强基线外，我们还提出一种新颖架构 DiscLSTM，其在对话中同时利用序列与对话话语上下文进行 ERC。我们所提方法计算高效，可仅借助跨语言编码器实现跨语言迁移，并在 MELD 与 M-MELD 上取得优于文献中多数单模态文本方法的性能。我们在 GitHub 上公开数据与代码。
引用
@article{arxiv.2203.16799,
title = {M-MELD: A Multilingual Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations},
author = {Sreyan Ghosh and S Ramaneswaran and Utkarsh Tyagi and Harshvardhan Srivastava and Samden Lepcha and S Sakshi and Dinesh Manocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16799},
year = {2023}
}