論文の概要: DialogueTRM: Exploring the Intra- and Inter-Modal Emotional Behaviors in the Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07637v1
• Date: Thu, 15 Oct 2020 10:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:37:43.760454
• Title: DialogueTRM: Exploring the Intra- and Inter-Modal Emotional Behaviors in the Conversation
• Title（参考訳）: dialoguetrm: 会話におけるモダリティ内およびモダリティ間感情行動の探索
• Authors: Yuzhao Mao, Qi Sun, Guang Liu, Xiaojie Wang, Weiguo Gao, Xuan Li, Jianping Shen
• Abstract要約: そこで我々は,対話トランスフォーマーを提案し,モーダル内およびモーダル間の観点から異なる感情行動について検討する。 モーダル内において,シーケンシャル構造とフィードフォワード構造を簡単に切り替えることのできる新しい階層変換器を構築する。 インターモーダルでは、ニューロンとベクトルの粒度の相互作用を応用した、新しいマルチグラインド・インタラクティブ・フュージョンを構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.691806885663848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion Recognition in Conversations (ERC) is essential for building empathetic human-machine systems. Existing studies on ERC primarily focus on summarizing the context information in a conversation, however, ignoring the differentiated emotional behaviors within and across different modalities. Designing appropriate strategies that fit the differentiated multi-modal emotional behaviors can produce more accurate emotional predictions. Thus, we propose the DialogueTransformer to explore the differentiated emotional behaviors from the intra- and inter-modal perspectives. For intra-modal, we construct a novel Hierarchical Transformer that can easily switch between sequential and feed-forward structures according to the differentiated context preference within each modality. For inter-modal, we constitute a novel Multi-Grained Interactive Fusion that applies both neuron- and vector-grained feature interactions to learn the differentiated contributions across all modalities. Experimental results show that DialogueTRM outperforms the state-of-the-art by a significant margin on three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: Emotion Recognition in Conversations (ERC) は共感的人間機械構築に不可欠である。 ERCに関する既存の研究は、主に会話における文脈情報を要約することに焦点を当てているが、異なるモダリティの内外における異なる感情的行動を無視している。 異なるマルチモーダルな感情行動に適合する適切な戦略を設計することは、より正確な感情予測をもたらす。 そこで我々はダイアログトランスフォーマーを提案し,モーダル内およびモーダル間の観点から異なる感情行動について検討した。 イントラモーダルでは,各モーダリティ内の異なるコンテキスト嗜好に応じてシーケンシャル構造とフィードフォワード構造の切り替えが容易な,新しい階層的トランスフォーマーを構築した。 様相間融合では,ニューロン間相互作用とベクトル的粒度の相互作用を併用し,全ての様相の異なる寄与を学習する。 実験結果から,DialogueTRMは3つのベンチマークデータセットに対して,最先端のマージンで優れていた。

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