SemEval-2024 任务3：对话中的多模态情感原因分析

理解情绪是人类类似人工智能的关键组成部分，因为情绪对人类的认知、决策和社交互动都有巨大影响。除了对话中的情感识别外，识别个体在对话中情绪状态的潜在原因也在许多应用场景中至关重要。我们组织SemEval-2024任务3，命名为对话中的多模态情感原因分析（Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations），旨在从对话中提取情绪及其对应原因的所有配对。在不同的模态设置下，该任务包含两个子任务：对话中的文本情感-原因配对抽取（TECPE）和对话中的多模态情感-原因配对抽取（MECPE）。该共享任务吸引了143个注册并成功提交了216个提交作品。本文介绍了该任务、数据集和评估设置，概述了获胜团队的系统，讨论了参与者的发现。