論文の概要: AdCOFE: Advanced Contextual Feature Extraction in Conversations for emotion classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04517v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 17:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 14:47:10.147877
• Title: AdCOFE: Advanced Contextual Feature Extraction in Conversations for emotion classification
• Title（参考訳）: AdCOFE:感情分類のための会話における高度な文脈特徴抽出
• Authors: Vaibhav Bhat, Anita Yadav, Sonal Yadav, Dhivya Chandrasekran, Vijay Mago
• Abstract要約: 提案したAdCOFE(Advanced Contextual Feature extract)モデルはこれらの問題に対処する。 会話データセットにおける感情認識の実験は、AdCOFEが会話中の感情のキャプチャに有益であることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29360071145551075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion recognition in conversations is an important step in various virtual chat bots which require opinion-based feedback, like in social media threads, online support and many more applications. Current Emotion recognition in conversations models face issues like (a) loss of contextual information in between two dialogues of a conversation, (b) failure to give appropriate importance to significant tokens in each utterance and (c) inability to pass on the emotional information from previous utterances.The proposed model of Advanced Contextual Feature Extraction (AdCOFE) addresses these issues by performing unique feature extraction using knowledge graphs, sentiment lexicons and phrases of natural language at all levels (word and position embedding) of the utterances. Experiments on the Emotion recognition in conversations dataset show that AdCOFE is beneficial in capturing emotions in conversations.
• Abstract（参考訳）: 会話における感情認識は、ソーシャルメディアスレッドやオンラインサポートなど、意見に基づくフィードバックを必要とする様々な仮想チャットボットにおいて重要なステップである。 Current Emotion recognition in conversations models face issues like (a) loss of contextual information in between two dialogues of a conversation, (b) failure to give appropriate importance to significant tokens in each utterance and (c) inability to pass on the emotional information from previous utterances.The proposed model of Advanced Contextual Feature Extraction (AdCOFE) addresses these issues by performing unique feature extraction using knowledge graphs, sentiment lexicons and phrases of natural language at all levels (word and position embedding) of the utterances. 会話データセットにおける感情認識の実験は、AdCOFEが会話中の感情を捉えるのに有用であることを示している。

関連論文リスト

• SemEval-2024 Task 3: Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations [53.60993109543582]
  SemEval-2024 Task 3 "Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations" は、会話からすべての感情とそれに対応する原因を抽出することを目的としている。 異なるモダリティ設定の下では、2つのサブタスクから構成される: 会話におけるテキスト感情因果ペア抽出(TECPE)と会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出(MECPE)である。 本稿では,タスク,データセット,評価設定について紹介し,トップチームのシステムを要約し,参加者の知見について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T09:59:00Z)
• Emotion Rendering for Conversational Speech Synthesis with Heterogeneous Graph-Based Context Modeling [50.99252242917458]
  会話音声合成(CSS)は,会話環境の中で適切な韻律と感情のインフレクションで発話を正確に表現することを目的としている。 データ不足の問題に対処するため、私たちはカテゴリと強度の点で感情的なラベルを慎重に作成します。 我々のモデルは感情の理解と表現においてベースラインモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:47:50Z)
• Dynamic Causal Disentanglement Model for Dialogue Emotion Detection [77.96255121683011]
  隠れ変数分離に基づく動的因果解離モデルを提案する。 このモデルは、対話の内容を効果的に分解し、感情の時間的蓄積を調べる。 具体的には,発話と隠れ変数の伝搬を推定する動的時間的ゆがみモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T12:58:09Z)
• Multiscale Contextual Learning for Speech Emotion Recognition in Emergency Call Center Conversations [4.297070083645049]
  本稿では,音声感情認識のためのマルチスケール会話文脈学習手法を提案する。 音声の書き起こしと音響セグメントの両方について,本手法について検討した。 我々のテストによると、過去のトークンから派生したコンテキストは、以下のトークンよりも正確な予測に大きな影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T20:31:45Z)
• Context-Dependent Embedding Utterance Representations for Emotion Recognition in Conversations [1.8126187844654875]
  我々は会話の文脈を利用した会話における感情認識にアプローチする。 それぞれの発話の文脈依存的な埋め込み表現を提案する。 提案手法の有効性は,オープンドメインのDailyDialogデータセットとタスク指向のEmoWOZデータセットで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T12:37:57Z)
• deep learning of segment-level feature representation for speech emotion recognition in conversations [9.432208348863336]
  そこで本稿では,意図的文脈依存と話者感応的相互作用をキャプチャする対話型音声感情認識手法を提案する。 まず、事前訓練されたVGGishモデルを用いて、個々の発話におけるセグメントベース音声表現を抽出する。 第2に、注意的双方向リカレントユニット(GRU)は、文脈に敏感な情報をモデル化し、話者内および話者間依存関係を共同で探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-05T16:15:46Z)
• Chat-Capsule: A Hierarchical Capsule for Dialog-level Emotion Analysis [70.98130990040228]
  本稿では,発話レベルと対話レベルの両方の感情とその相互関係をモデル化したコンテキストベースの階層的注意カプセル(Chat-Capsule)モデルを提案する。 Eコマースプラットフォームの顧客サポートから収集したダイアログデータセットでは,ユーザの満足度や感情曲線のカテゴリも予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T08:04:30Z)
• Emotion Recognition from Multiple Modalities: Fundamentals and Methodologies [106.62835060095532]
  マルチモーダル感情認識(MER)のいくつかの重要な側面について論じる。 まず、広く使われている感情表現モデルと感情モダリティの簡単な紹介から始める。 次に、既存の感情アノテーション戦略とそれに対応する計算タスクを要約する。 最後に,実世界のアプリケーションについて概説し,今後の方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T21:55:20Z)
• Discovering Emotion and Reasoning its Flip in Multi-Party Conversations using Masked Memory Network and Transformer [16.224961520924115]
  感情フリップ推論(EFR)の新たな課題について紹介する。 EFRは、ある時点で感情状態が反転した過去の発話を特定することを目的としている。 後者のタスクに対して,前者およびトランスフォーマーベースのネットワークに対処するためのマスクメモリネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T07:42:09Z)
• COSMIC: COmmonSense knowledge for eMotion Identification in Conversations [95.71018134363976]
  我々は,心的状態,出来事,因果関係など,常識の異なる要素を取り入れた新しい枠組みであるCOSMICを提案する。 我々は,COSMICが4つのベンチマークの会話データセット上で,感情認識のための最新の結果を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T15:09:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。