論文の概要: Reevaluating Data Partitioning for Emotion Detection in EmoWOZ

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13364v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 03:06:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 02:32:48.593541
• Title: Reevaluating Data Partitioning for Emotion Detection in EmoWOZ
• Title（参考訳）: EmoWOZにおける感情検出のためのデータ分割の再評価
• Authors: Moeen Mostafavi, Michael D. Porter
• Abstract要約: EmoWozは、対話のための感情ラベルを提供するMultiWOZの拡張である。 MultiWOZは、当初別の目的のために分割され、新しい感情認識の目的を考えると、分布の変化が生じる。 この問題に対処し、データセットの分布を改善し、データセットシフトを減らすために、感情タグに基づく階層化サンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on the EmoWoz dataset, an extension of MultiWOZ that provides emotion labels for the dialogues. MultiWOZ was partitioned initially for another purpose, resulting in a distributional shift when considering the new purpose of emotion recognition. The emotion tags in EmoWoz are highly imbalanced and unevenly distributed across the partitions, which causes sub-optimal performance and poor comparison of models. We propose a stratified sampling scheme based on emotion tags to address this issue, improve the dataset's distribution, and reduce dataset shift. We also introduce a special technique to handle conversation (sequential) data with many emotional tags. Using our proposed sampling method, models built upon EmoWoz can perform better, making it a more reliable resource for training conversational agents with emotional intelligence. We recommend that future researchers use this new partitioning to ensure consistent and accurate performance evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、対話のための感情ラベルを提供するMultiWOZの拡張であるEmoWozデータセットに焦点を当てる。 MultiWOZは、当初別の目的のために分割され、新しい感情認識の目的を考えると、分布の変化が生じる。 EmoWozの感情タグは非常に不均衡であり、パーティション全体に不均一に分散しているため、サブ最適性能とモデルの比較が不十分である。 この問題に対処し、データセットの分布を改善し、データセットシフトを減らすために、感情タグに基づく階層化サンプリング手法を提案する。 また,感情タグの多い会話(系列)データを扱うための特別な手法を提案する。 提案手法を用いることで,EmoWozをベースとしたモデルの性能が向上し,感情的知能を持つ会話エージェントを訓練するための信頼性が向上する。 将来の研究者は、この新たなパーティショニングを使用して、一貫性と正確なパフォーマンス評価を保証することを推奨します。

関連論文リスト

• Emotion Detection in Reddit: Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning Techniques [0.0]
  本研究は,GoEmotionsデータセットを利用したテキストによる感情検出に焦点を当てた。 このタスクには、6つの機械学習モデル、3つのアンサンブルモデル、Long Short-Term Memory(LSTM)モデルなど、さまざまなモデルを使用しました。 結果は、Stacking分類器が他のモデルよりも精度と性能が優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T16:28:25Z)
• Towards Empathetic Conversational Recommender Systems [77.53167131692]
  本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。 ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。 ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T15:43:07Z)
• The Whole Is Bigger Than the Sum of Its Parts: Modeling Individual Annotators to Capture Emotional Variability [7.1394038985662664]
  感情表現と知覚はニュアンスがあり、複雑で、非常に主観的なプロセスである。 ほとんどの音声感情認識タスクは、アノテータラベルを基底真理として平均化することでこの問題に対処する。 従来の研究は感情の多様性を捉えるために分布を学習しようとしたが、これらの手法は個々のアノテータに関する情報も失っている。 本研究では,モデル学習中の感情分布の学習を可能にする連続モデル出力から分布を生成する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T19:24:06Z)
• Emotion-LLaMA: Multimodal Emotion Recognition and Reasoning with Instruction Tuning [55.127202990679976]
  28,618粒の粗粒と4,487粒の細粒のアノテートサンプルを含むMERRデータセットを導入した。 このデータセットは、さまざまなシナリオから学習し、現実のアプリケーションに一般化することを可能にする。 本研究では,感情特異的エンコーダによる音声,視覚,テキスト入力をシームレスに統合するモデルであるEmotion-LLaMAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T03:01:22Z)
• Emotion-cause pair extraction method based on multi-granularity information and multi-module interaction [0.6577148087211809]
  感情に起因したペア抽出の目的は、感情の1対の節を抽出し、原因の節を抽出することである。 既存のモデルは、サンプルの感情や原因による位置不均衡に適切に対処しない。 本稿では,GRU,知識グラフ,変圧器モジュール間の共有相互作用に基づくエンドツーエンドマルチタスクモデル(MM-ECPE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T08:00:26Z)
• 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)
• Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When Predicting Emotion [87.18073195745914]
  人間の感情が感情の予測において有意であると考えられる特徴とどのように相関するかを検討する。 EmoTriggerを用いて、感情のトリガーを識別する大規模言語モデルの能力を評価する。 分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T06:20:13Z)
• 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)
• Automatic Emotion Modelling in Written Stories [4.484753247472559]
  そこで本稿では,トランスフォーマーをベースとした新たな手法を提案する。 我々は,事前学習したELECTRAモデルを微調整するためのいくつかの戦略を探求し,文の文脈を考えることの利点について検討する。 私たちのコードと追加のアノテーションはhttps://github.com/lc0197/emotion_modelling_stories.orgで利用可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T21:46:01Z)
• Persian Emotion Detection using ParsBERT and Imbalanced Data Handling Approaches [0.0]
  EmoParsとArmanEmoは、ペルシャ語のための新しい人間のラベル付き感情データセットである。 EmoParsを評価し,ArmanEmoと比較した。 我々のモデルはArmanEmoとEmoParsでそれぞれ0.81と0.76のマクロ平均F1スコアに達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T10:22:49Z)
• Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
  本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。 本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z)

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。