論文の概要: InstructERC: Reforming Emotion Recognition in Conversation with a
Retrieval Multi-task LLMs Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11911v3
- Date: Fri, 24 Nov 2023 10:41:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 03:30:55.315517
- Title: InstructERC: Reforming Emotion Recognition in Conversation with a
Retrieval Multi-task LLMs Framework
- Title（参考訳）: InstructERC:Retrieval Multi-task LLMs Frameworkを用いた会話における感情認識の再構築
- Authors: Shanglin Lei, Guanting Dong, Xiaoping Wang, Keheng Wang, Sirui Wang
- Abstract要約: 本稿では,識別的枠組みから生成的枠組みへERCタスクを再構築する新しい手法,すなわちインストラクタCを提案する。
InstructERCには2つの重要なコントリビューションがある。 まず、InstructERCは単純だが効果的なテンプレートモジュールを導入し、モデルがマルチグラニュラリティ対話監視情報を明示的に統合するのに役立つ。
会話における対話の役割関係と将来の感情傾向を暗黙的にモデル化するために、話者識別と感情予測という2つの追加的な感情アライメントタスクを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.926811477543081
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The development of emotion recognition in dialogue (ERC) has been
consistently hindered by the complexity of pipeline designs, leading to ERC
models that often overfit to specific datasets and dialogue patterns. In this
study, we propose a novel approach, namely
InstructERC, to reformulates the ERC task from a discriminative framework to
a generative framework based on Large Language Models (LLMs) . InstructERC has
two significant contributions: Firstly, InstructERC introduces a simple yet
effective retrieval template module, which helps the model explicitly integrate
multi-granularity dialogue supervision information by concatenating the
historical dialog content, label statement, and emotional domain demonstrations
with high semantic similarity. Furthermore, we introduce two additional emotion
alignment tasks, namely speaker identification and emotion prediction tasks, to
implicitly model the dialogue role relationships and future emotional
tendencies in conversations. Our LLM-based plug-and-play plugin framework
significantly outperforms all previous models and achieves comprehensive SOTA
on three commonly used ERC datasets. Extensive analysis of parameter-efficient
and data-scaling experiments provide empirical guidance for applying
InstructERC in practical scenarios. Our code will be released after blind
review.
- Abstract（参考訳）: 対話における感情認識(ERC)の開発は、パイプライン設計の複雑さによって一貫して妨げられ、しばしば特定のデータセットや対話パターンに過度に適合するERCモデルに繋がる。
本研究では,差別的枠組みから大規模言語モデル(LLM)に基づく生成的枠組みへERCタスクを再構成する新しい手法,すなわちインストラクタCを提案する。
InstructERCには2つの重要なコントリビューションがある: まず、InstructERCはシンプルだが効果的なテンプレートモジュールを導入する。これは、歴史的ダイアログの内容、ラベル文、感情ドメインのデモを意味的類似度の高いものに結合することで、モデルが多言語対話の監督情報を明示的に統合するのに役立つ。
さらに,会話における対話の役割関係と今後の感情傾向を暗黙的にモデル化するために,話者識別タスクと感情予測タスクという2つの感情アライメントタスクを導入する。
LLMベースのプラグインフレームワークは,従来のすべてのモデルより大幅に優れており,一般的に使用されている3つのERCデータセットに対して包括的なSOTAを実現する。
パラメータ効率とデータスケーリングの実験の広範囲な分析は、実用的なシナリオでinstructercを適用するための経験的ガイダンスを提供する。
私たちのコードはブラインドレビュー後にリリースされます。
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