論文の概要: ECQED: Emotion-Cause Quadruple Extraction in Dialogs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03969v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 06:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:06:13.986281
• Title: ECQED: Emotion-Cause Quadruple Extraction in Dialogs
• Title（参考訳）: ECQED: 対話における感情的四重項抽出
• Authors: Li Zheng, Donghong Ji, Fei Li, Hao Fei, Shengqiong Wu, Jingye Li, Bobo Li, Chong Teng
• Abstract要約: 本稿では,感情に起因した発話対と感情と原因型を検出することを必要とする,感情・因果関係の4次抽出(ECQED)を提案する。 より詳細な感情を導入し,特徴が明らかに対話生成に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.66816413841564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The existing emotion-cause pair extraction (ECPE) task, unfortunately, ignores extracting the emotion type and cause type, while these fine-grained meta-information can be practically useful in real-world applications, i.e., chat robots and empathic dialog generation. Also the current ECPE is limited to the scenario of single text piece, while neglecting the studies at dialog level that should have more realistic values. In this paper, we extend the ECPE task with a broader definition and scenario, presenting a new task, Emotion-Cause Quadruple Extraction in Dialogs (ECQED), which requires detecting emotion-cause utterance pairs and emotion and cause types. We present an ECQED model based on a structural and semantic heterogeneous graph as well as a parallel grid tagging scheme, which advances in effectively incorporating the dialog context structure, meanwhile solving the challenging overlapped quadruple issue. Via experiments we show that introducing the fine-grained emotion and cause features evidently helps better dialog generation. Also our proposed ECQED system shows exceptional superiority over baselines on both the emotion-cause quadruple or pair extraction tasks, meanwhile being highly efficient.
• Abstract（参考訳）: 既存のemotion-induced pair extraction (ecpe)タスクは残念ながら、感情のタイプと原因のタイプを抽出することを無視するが、これらのきめ細かいメタ情報は実際のアプリケーション、例えばチャットロボットや共感的な対話生成で実際に有用である。 また、現在のECPEは、より現実的な値を持つはずのダイアログレベルでの研究を無視しながら、シングルテキストのシナリオに限られています。 本稿では,ECPEタスクをより広い定義とシナリオで拡張し,感情に起因した発話のペアと感情と原因のタイプを検出することを必要とする,新たなタスクであるECQED(Emotion-Cause Quadruple extract in Dialogs)を提案する。 本稿では,構造的および意味的不均一グラフに基づくecqedモデルと並列グリッドタグ付け方式を提案する。 実験により, 微粒な感情の導入と特徴の付与がダイアログ生成の促進に役立つことが明らかとなった。 また,提案したECQEDシステムでは,感情に起因した4重項タスクとペア抽出タスクの両方に対して,高い効率性を示す。

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