論文の概要: Curriculum Learning Meets Directed Acyclic Graph for Multimodal Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17269v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 07:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:22:11.634224
• Title: Curriculum Learning Meets Directed Acyclic Graph for Multimodal Emotion Recognition
• Title（参考訳）: マルチモーダル感情認識のための非循環グラフを用いたカリキュラム学習
• Authors: Cam-Van Thi Nguyen, Cao-Bach Nguyen, Quang-Thuy Ha, Duc-Trong Le
• Abstract要約: 本稿では,会話におけるマルチモーダル感情認識のための新しいアプローチであるMultiDAG+CLを提案する。 このモデルはCurriculum Learning (CL)によって強化され、感情の変化やデータの不均衡に関連する課題に対処する。 IEMOCAPとMELDデータセットの実験結果は、MultiDAG+CLモデルがベースラインモデルより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4660652494309936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion recognition in conversation (ERC) is a crucial task in natural language processing and affective computing. This paper proposes MultiDAG+CL, a novel approach for Multimodal Emotion Recognition in Conversation (ERC) that employs Directed Acyclic Graph (DAG) to integrate textual, acoustic, and visual features within a unified framework. The model is enhanced by Curriculum Learning (CL) to address challenges related to emotional shifts and data imbalance. Curriculum learning facilitates the learning process by gradually presenting training samples in a meaningful order, thereby improving the model's performance in handling emotional variations and data imbalance. Experimental results on the IEMOCAP and MELD datasets demonstrate that the MultiDAG+CL models outperform baseline models.
• Abstract（参考訳）: 会話における感情認識(erc)は、自然言語処理と感情コンピューティングにおいて重要なタスクである。 本稿では,多言語対話におけるマルチモーダル感情認識(ERC)の新たなアプローチであるMultiDAG+CLを提案する。 このモデルはCurriculum Learning (CL)によって強化され、感情の変化やデータの不均衡に関連する課題に対処する。 カリキュラム学習は、トレーニングサンプルを段階的に意味のある順序で提示することで学習プロセスを容易にし、感情の変化やデータの不均衡を扱う際のモデルの性能を向上させる。 IEMOCAPとMELDデータセットの実験結果は、MultiDAG+CLモデルがベースラインモデルより優れていることを示している。

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