論文の概要: Topic-Driven and Knowledge-Aware Transformer for Dialogue Emotion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01071v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 10:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:33:33.545866
• Title: Topic-Driven and Knowledge-Aware Transformer for Dialogue Emotion Detection
• Title（参考訳）: 対話感情検出のための話題駆動・知識認識変換器
• Authors: Lixing Zhu and Gabriele Pergola and Lin Gui and Deyu Zhou and Yulan He
• Abstract要約: 上記の課題に対処するトピック駆動の知識認識変換器を提案する。 まず、トピック検出に特化した追加レイヤを持つトピック拡張言語モデル(LM)を設計する。 トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダアーキテクチャは、トピック情報とコモンセンス情報を融合し、感情ラベルシーケンス予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.67719513300731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion detection in dialogues is challenging as it often requires the identification of thematic topics underlying a conversation, the relevant commonsense knowledge, and the intricate transition patterns between the affective states. In this paper, we propose a Topic-Driven Knowledge-Aware Transformer to handle the challenges above. We firstly design a topic-augmented language model (LM) with an additional layer specialized for topic detection. The topic-augmented LM is then combined with commonsense statements derived from a knowledge base based on the dialogue contextual information. Finally, a transformer-based encoder-decoder architecture fuses the topical and commonsense information, and performs the emotion label sequence prediction. The model has been experimented on four datasets in dialogue emotion detection, demonstrating its superiority empirically over the existing state-of-the-art approaches. Quantitative and qualitative results show that the model can discover topics which help in distinguishing emotion categories.
• Abstract（参考訳）: 対話における感情検出は、会話の基礎となる主題の特定、関連する常識知識、感情状態間の複雑な遷移パターンを必要とするため、難しい。 本稿では,上記の課題に対処するトピック駆動型知識認識変換器を提案する。 まず、トピック検出に特化した追加レイヤを持つトピック拡張言語モデル(LM)を設計する。 トピック拡張LMは、対話コンテキスト情報に基づく知識ベースから派生したコモンセンスステートメントと結合される。 最後に、変圧器ベースのエンコーダ−デコーダアーキテクチャが、話題情報と常識情報を融合し、感情ラベルシーケンス予測を行う。 このモデルは、対話感情検出の4つのデータセットで実験され、既存の最先端アプローチよりも実証的に優れていることを示している。 定量的および質的な結果は、モデルが感情カテゴリーの識別に役立つトピックを発見できることを示している。

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