論文の概要: DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in
Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01978v1
- Date: Thu, 3 Jun 2021 16:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-04 13:48:47.591550
- Title: DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in
Conversations
- Title(参考訳): 対話における感情認識のための文脈推論ネットワーク
- Authors: Dou Hu, Lingwei Wei, Xiaoyong Huai
- Abstract要約: 本稿では,会話コンテキストを認知的視点から完全に理解するための新しい文脈推論ネットワーク(DialogueCRN)を提案する。
感情認知理論(Cognitive Theory of Emotion)に触発された我々は、感情の手がかりを抽出し統合するための多ターン推論モジュールを設計する。
推論モジュールは、人間の独特な認知的思考を模倣する直感的検索プロセスと意識的推論プロセスを反復的に実行する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emotion Recognition in Conversations (ERC) has gained increasing attention
for developing empathetic machines. Recently, many approaches have been devoted
to perceiving conversational context by deep learning models. However, these
approaches are insufficient in understanding the context due to lacking the
ability to extract and integrate emotional clues. In this work, we propose
novel Contextual Reasoning Networks (DialogueCRN) to fully understand the
conversational context from a cognitive perspective. Inspired by the Cognitive
Theory of Emotion, we design multi-turn reasoning modules to extract and
integrate emotional clues. The reasoning module iteratively performs an
intuitive retrieving process and a conscious reasoning process, which imitates
human unique cognitive thinking. Extensive experiments on three public
benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of the
proposed model.
- Abstract(参考訳): Emotion Recognition in Conversations (ERC) は共感機械の開発に注目が集まっている。
近年,深層学習モデルによる会話文脈の知覚に多くのアプローチが注がれている。
しかし、これらのアプローチは感情的な手がかりを抽出し統合する能力が欠如しているため、文脈を理解するには不十分である。
本研究では,会話コンテキストを認知的視点から完全に理解するための新しい文脈推論ネットワーク(DialogueCRN)を提案する。
感情の認知理論に着想を得て,感情的手がかりを抽出・統合するために多ターン推論モジュールを設計した。
推論モジュールは、人間の独特な認知思考を模倣する直感的検索プロセスと意識的推論プロセスを反復的に実行する。
3つのベンチマークデータセットに関する広範な実験は、提案モデルの有効性と優位性を示している。
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