M3HG：用于对话情感原因三元组抽取的多模态、多尺度、多类型的节点异构图
计算与语言
2025-08-27 v1 人工智能
摘要
情感原因三元组抽取在多模态对话中的研究(MECTEC)近年来受到高度关注，旨在同时抽取情感话语、原因话语和情感类别。然而，现有数据集稀缺，仅有一组高度统一的对话情景数据集，阻碍了该领域的模型开发。为此，我们引入了 MECAD 数据集，这是第一个多模态、多情景 MECTEC 数据集，包含来自 56 部电视剧的 989 场对话，涵盖广泛的对话情境。此外，现有的 MECTEC 方法未显式建模情感和因果上下文，忽略了不同层次语义信息的融合，导致性能下降。本文提出了 M3HG，一种新型模型，通过多模态异构图显式捕获情感和因果上下文，并有效融合单元和单元内层次的上下文信息。大量实验表明，M3HG 在已有最新方法之上取得了显著效果。代码和数据集已提供：https://github.com/redifinition/M3HG。
引用
@article{arxiv.2508.18740,
title = {M3HG: Multimodal, Multi-scale, and Multi-type Node Heterogeneous Graph for Emotion Cause Triplet Extraction in Conversations},
author = {Qiao Liang and Ying Shen and Tiantian Chen and Lin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.18740},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 8 figures. Accepted to Findings of ACL 2025