論文の概要: M-MELD: A Multilingual Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16799v4
• Date: Fri, 31 Mar 2023 13:25:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 17:35:56.217407
• Title: M-MELD: A Multilingual Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations
• Title（参考訳）: M-MELD:会話における感情認識のための多言語多人数データセット
• Authors: Sreyan Ghosh and S Ramaneswaran and Utkarsh Tyagi and Harshvardhan Srivastava and Samden Lepcha and S Sakshi and Dinesh Manocha
• Abstract要約: 会話における感情認識(英: Emotion Recognition in conversation、ERC)は、会話における各発話の背後にある感情を識別する研究分野である。 我々は、Multilingual MELD(M-MELD)を紹介し、Multimodal EmotionLinesデータセット(MELD)を英語以外の4言語に拡張する。 また,ERCのための対話対話において,逐次的・対話的な会話コンテキストを利用する新しいアーキテクチャであるDisdisLSTMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.512843360461886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Expression of emotions is a crucial part of daily human communication. Emotion recognition in conversations (ERC) is an emerging field of study, where the primary task is to identify the emotion behind each utterance in a conversation. Though a lot of work has been done on ERC in the past, these works only focus on ERC in the English language, thereby ignoring any other languages. In this paper, we present Multilingual MELD (M-MELD), where we extend the Multimodal EmotionLines Dataset (MELD) \cite{poria2018meld} to 4 other languages beyond English, namely Greek, Polish, French, and Spanish. Beyond just establishing strong baselines for all of these 4 languages, we also propose a novel architecture, DiscLSTM, that uses both sequential and conversational discourse context in a conversational dialogue for ERC. Our proposed approach is computationally efficient, can transfer across languages using just a cross-lingual encoder, and achieves better performance than most uni-modal text approaches in the literature on both MELD and M-MELD. We make our data and code publicly on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 感情の表現は人間の日常コミュニケーションの重要な部分である。 会話における感情認識(英: Emotion Recognition in conversation、ERC)は、会話における各発話の背後にある感情を識別する研究分野である。 ercでは過去に多くの作業が行われているが、これらの作業は英語でのercのみに焦点を当てており、他の言語を無視している。 本稿では,Multilingual MELD (M-MELD)を紹介し,Multimodal EmotionLines Dataset (MELD) \cite{poria2018meld} を英語以外の4言語(ギリシャ語,ポーランド語,フランス語,スペイン語)に拡張する。 これら4言語すべてに対して強力なベースラインを確立するだけでなく、ERCの対話対話における逐次的・対話的会話コンテキストを利用する新しいアーキテクチャであるCDLSTMも提案する。 提案手法は計算効率が高く,言語間エンコーダのみを用いて言語間を移動可能であり,MELD と M-MELD の両方の文献において,ほとんどのユニモーダルテキストアプローチよりも優れた性能を実現する。 データとコードをGitHubで公開しています。

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