論文の概要: BiERU: Bidirectional Emotional Recurrent Unit for Conversational Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00492v3
• Date: Sun, 4 Jul 2021 14:20:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 12:24:31.252992
• Title: BiERU: Bidirectional Emotional Recurrent Unit for Conversational Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: BiERU:会話感覚分析のための双方向感情リカレントユニット
• Authors: Wei Li, Wei Shao, Shaoxiong Ji and Erik Cambria
• Abstract要約: 会話感情分析と単文感情分析の主な違いは、文脈情報の存在である。 既存のアプローチでは、会話内の異なるパーティを区別し、コンテキスト情報をモデル化するために複雑なディープラーニング構造を採用している。 本稿では,会話感情分析のための双方向感情的反復単位という,高速でコンパクトでパラメータ効率のよい非依存フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.1320976106637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis in conversations has gained increasing attention in recent years for the growing amount of applications it can serve, e.g., sentiment analysis, recommender systems, and human-robot interaction. The main difference between conversational sentiment analysis and single sentence sentiment analysis is the existence of context information which may influence the sentiment of an utterance in a dialogue. How to effectively encode contextual information in dialogues, however, remains a challenge. Existing approaches employ complicated deep learning structures to distinguish different parties in a conversation and then model the context information. In this paper, we propose a fast, compact and parameter-efficient party-ignorant framework named bidirectional emotional recurrent unit for conversational sentiment analysis. In our system, a generalized neural tensor block followed by a two-channel classifier is designed to perform context compositionality and sentiment classification, respectively. Extensive experiments on three standard datasets demonstrate that our model outperforms the state of the art in most cases.
• Abstract（参考訳）: 近年、会話における感情分析は、感情分析、レコメンダシステム、人間とロボットのインタラクションなど、それが提供できるアプリケーションの増加に注目が集まっている。 会話感情分析と単文感情分析の主な違いは、対話における発話の感情に影響を与える可能性のある文脈情報の存在である。 しかし、対話における文脈情報を効果的にエンコードする方法は依然として課題である。 既存のアプローチでは、会話内の異なるパーティを区別し、コンテキスト情報をモデル化するために複雑なディープラーニング構造を採用している。 本稿では,会話感情分析のための双方向感情反復単位という,高速でコンパクトでパラメータ効率のよい非依存フレームワークを提案する。 本システムでは,2チャンネル分類器を付加した一般化ニューラルテンソルブロックを用いて,文脈構成性および感情分類を行う。 3つの標準データセットに対する大規模な実験により、ほとんどの場合、我々のモデルは芸術の状態を上回ります。

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