論文の概要: ERNetCL: A novel emotion recognition network in textual conversation based on curriculum learning strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06450v2
• Date: Thu, 25 Jan 2024 09:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 18:00:45.757768
• Title: ERNetCL: A novel emotion recognition network in textual conversation based on curriculum learning strategy
• Title（参考訳）: ERNetCL:カリキュラム学習戦略に基づくテキスト会話における新しい感情認識ネットワーク
• Authors: Jiang Li, Xiaoping Wang, Yingjian Liu, Zhigang Zeng
• Abstract要約: カリキュラム学習戦略(ERNetCL)に基づく新しい感情認識ネットワークを提案する。 提案するERNetCLは主に、時間エンコーダ(TE)、空間エンコーダ(SE)、カリキュラムラーニング(CL)損失からなる。 提案手法は有効であり,他のベースラインモデルに劇的に勝っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.41082775317849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion recognition in conversation (ERC) has emerged as a research hotspot in domains such as conversational robots and question-answer systems. How to efficiently and adequately retrieve contextual emotional cues has been one of the key challenges in the ERC task. Existing efforts do not fully model the context and employ complex network structures, resulting in limited performance gains. In this paper, we propose a novel emotion recognition network based on curriculum learning strategy (ERNetCL). The proposed ERNetCL primarily consists of temporal encoder (TE), spatial encoder (SE), and curriculum learning (CL) loss. We utilize TE and SE to combine the strengths of previous methods in a simplistic manner to efficiently capture temporal and spatial contextual information in the conversation. To ease the harmful influence resulting from emotion shift and simulate the way humans learn curriculum from easy to hard, we apply the idea of CL to the ERC task to progressively optimize the network parameters. At the beginning of training, we assign lower learning weights to difficult samples. As the epoch increases, the learning weights for these samples are gradually raised. Extensive experiments on four datasets exhibit that our proposed method is effective and dramatically beats other baseline models.
• Abstract（参考訳）: 会話における感情認識(ERC)は、会話ロボットや質問応答システムといった領域において研究ホットスポットとして現れている。 文脈的感情的な手がかりを効果的かつ適切に回収する方法は、ERCタスクにおける重要な課題の1つです。 既存の取り組みは、コンテキストを完全にモデル化せず、複雑なネットワーク構造を採用する。 本稿では,カリキュラム学習戦略(ERNetCL)に基づく新しい感情認識ネットワークを提案する。 提案するERNetCLは主に、時間エンコーダ(TE)、空間エンコーダ(SE)、カリキュラム学習(CL)損失からなる。 TEとSEを用いて、従来の手法の強みを簡易に組み合わせ、会話における時間的・空間的な情報を効率的に捉える。 感情変化による有害な影響を緩和し、人間のカリキュラム学習を容易かつ困難にシミュレートするために、clのアイデアをercタスクに適用し、ネットワークパラメータを漸進的に最適化する。 トレーニング開始時に,難解なサンプルに低い学習重みを割り当てる。 時代が進むにつれて、これらのサンプルの学習重量は徐々に上昇する。 4つのデータセットに関する広範囲な実験により,提案手法が有効であることを示し,他のベースラインモデルと劇的に比較した。

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