《论文阅读》Knowledge-Enriched Transformer for Emotion Detection in Textual Conversations
《论文阅读》Knowledge-Enriched Transformer for Emotion Detection in Textual Conversations
- 简介
- 论文试图解决什么问题？
- 论文中提到的解决方案之关键是什么？
- 新的收获？有什么工作可以继续深入？
- 论文源码
arXiv: Computation and Language Sep 2019
文章类型：情感对话识别以及生成
特点：结合图注意力机制、多层次自注意力机制、融合外部常识知识
本文带来Peixiang Zhong, Di Wang, Chunyan Miao共同创作的文章
简介
人类对话中的信息固有地传达情感。在文本对话中检测情绪的任务引起了广泛的应用，例如社交网络中的意见挖掘。然而，让机器分析对话中的情绪具有挑战性，部分原因是人类经常依赖上下文和常识知识来表达情绪。在本文中，我们通过提出 KnowledgeEnriched Transformer (KET) 来应对这些挑战，其中使用分层自我注意来解释上下文话语，并使用上下文感知情感图注意机制动态利用外部常识。对多个文本对话数据集的实验表明，上下文和常识知识始终对情绪检测性能有益。此外，实验结果表明，我们的 KET 模型在 F1 分数中的大多数测试数据集上都优于最先进的模型。
论文试图解决什么
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论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1016.pdf
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