Samsung Research China-Beijing 在 SemEval-2024 任务 3 中：面向对话中情感-原因对抽取的多阶段框架
计算与语言
2024-04-29 v1 声音
音频与语音处理
摘要
在人机交互中，智能体通过理解人类情感来作出回应至关重要。揭示情感的原因则更具挑战性。一项名为对话中多模态情感-原因对抽取的新任务负责识别情感并识别因果表达。在本研究中，我们提出了一个多阶段框架，以在给定目标情感的情况下生成情感并抽取情感因果对。在第一阶段，利用基于 Llama-2 的 InstructERC 来抽取对话中每个话语的情感类别。在情感识别之后，采用双流注意力模型为子任务 2 在给定目标情感的情况下抽取情感因果对，同时采用 MuTEC 为子任务 1 抽取因果跨度。我们的方法在竞赛中的两个子任务均取得了第一名。
引用
@article{arxiv.2404.16905,
title = {Samsung Research China-Beijing at SemEval-2024 Task 3: A multi-stage framework for Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations},
author = {Shen Zhang and Haojie Zhang and Jing Zhang and Xudong Zhang and Yimeng Zhuang and Jinting Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.16905},
year = {2024}
}