《论文阅读》EmoBERTa: Speaker-Aware Emotion Recognition in Conversation with RoBERTa

  • 简介
  • 思路出发点
  • 任务定义
  • 模型结构
    • 构造输入
    • 模型架构
    • 训练过程
  • 实验结果
  • 结论

出版:arXiv

时间:2021

类型:对话中的情感识别

特点:roberta模型+在输入中融入讲话者信息

作者:Taewoon Kim and Piek Vossen

第一作者机构:Vrije Universiteit Amsterdam

简介

我们提出了EmoBERTa:Speaker AwareEmotion Recognition in Conversation with RoBERTa,这是一个解决ERC(会话中的情绪识别)任务的简单而富有表现力的方案。通过简单地在话语前面加上说话者的名字,并在对话中的话语之间插入分离标记,EmoBERTa可以学习说话者内部和说话者之间的状态和上下文,以端到端的方式预测当前说话者的情绪。我们的实验表明,我们

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