論文の概要: Supervised Adversarial Contrastive Learning for Emotion Recognition in Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01505v2
• Date: Sun, 9 Jul 2023 23:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 18:16:49.054469
• Title: Supervised Adversarial Contrastive Learning for Emotion Recognition in Conversations
• Title（参考訳）: 会話における感情認識のための教師付きコントラスト学習
• Authors: Dou Hu, Yinan Bao, Lingwei Wei, Wei Zhou, Songlin Hu
• Abstract要約: 本稿では,クラススプレッドの構造化表現を教師付きで学習するためのフレームワークを提案する。 ラベルレベルの機能の一貫性を効果的に活用し、クラス内でのきめ細かい機能を維持することができる。 CATを用いたフレームワークでは,ラベル一貫性とコンテキストローバスト特性を学習するためのシーケンスベースSACL-LSTMを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.542445315345464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting generalized and robust representations is a major challenge in emotion recognition in conversations (ERC). To address this, we propose a supervised adversarial contrastive learning (SACL) framework for learning class-spread structured representations in a supervised manner. SACL applies contrast-aware adversarial training to generate worst-case samples and uses joint class-spread contrastive learning to extract structured representations. It can effectively utilize label-level feature consistency and retain fine-grained intra-class features. To avoid the negative impact of adversarial perturbations on context-dependent data, we design a contextual adversarial training (CAT) strategy to learn more diverse features from context and enhance the model's context robustness. Under the framework with CAT, we develop a sequence-based SACL-LSTM to learn label-consistent and context-robust features for ERC. Experiments on three datasets show that SACL-LSTM achieves state-of-the-art performance on ERC. Extended experiments prove the effectiveness of SACL and CAT.
• Abstract（参考訳）: 一般化されたロバスト表現の抽出は、会話における感情認識(erc)において大きな課題である。 そこで本研究では,クラススプレッド構造表現を教師付きで学習するための,教師付き対逆学習(SACL)フレームワークを提案する。 SACLはコントラスト対応逆行訓練を適用し、最悪のサンプルを生成し、コントラスト学習を用いて構造化表現を抽出する。 ラベルレベルの機能一貫性を効果的に活用し、クラス内の細かな機能を保持できる。 文脈依存データに対する敵意摂動の悪影響を避けるために,コンテキストからより多様な特徴を学習し,モデルのコンテキストロバスト性を高めるために,cat(contextual adversarial training)戦略を設計する。 CAT を用いたフレームワークでは,ERC のラベル一貫性とコンテキスト特性を学習するためのシーケンスベース SACL-LSTM を開発した。 3つのデータセットの実験により、SACL-LSTMはERCの最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 拡張実験はSACLとCATの有効性を証明した。

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