論文の概要: LastResort at SemEval-2024 Task 3: Exploring Multimodal Emotion Cause Pair Extraction as Sequence Labelling Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02088v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 16:32:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 15:39:47.775462
- Title: LastResort at SemEval-2024 Task 3: Exploring Multimodal Emotion Cause Pair Extraction as Sequence Labelling Task
- Title（参考訳）: LastResort at SemEval-2024 Task 3: Exploring Multimodal Emotion caused Pair extract as Sequence Labelling Task
- Authors: Suyash Vardhan Mathur, Akshett Rai Jindal, Hardik Mittal, Manish Shrivastava,
- Abstract要約: SemEval 2024は会話におけるマルチモーダル感情原因分析のタスクを導入している。
本稿では,この課題を発話ラベリングとシーケンスラベリングの問題として扱うモデルを提案する。
このタスクの公式リーダーボードでは、私たちのアーキテクチャは8位にランクされ、リーダーボードのF1スコアは0.1759でした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.489826905722736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversation is the most natural form of human communication, where each utterance can range over a variety of possible emotions. While significant work has been done towards the detection of emotions in text, relatively little work has been done towards finding the cause of the said emotions, especially in multimodal settings. SemEval 2024 introduces the task of Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations, which aims to extract emotions reflected in individual utterances in a conversation involving multiple modalities (textual, audio, and visual modalities) along with the corresponding utterances that were the cause for the emotion. In this paper, we propose models that tackle this task as an utterance labeling and a sequence labeling problem and perform a comparative study of these models, involving baselines using different encoders, using BiLSTM for adding contextual information of the conversation, and finally adding a CRF layer to try to model the inter-dependencies between adjacent utterances more effectively. In the official leaderboard for the task, our architecture was ranked 8th, achieving an F1-score of 0.1759 on the leaderboard.
- Abstract（参考訳）: 会話は人間のコミュニケーションの最も自然な形態であり、それぞれの発話は様々な感情にまたがる。
テキスト中の感情を検出するための重要な作業は行われているが、特にマルチモーダル環境では、その感情の原因を見つけるための作業はほとんど行われていない。
SemEval 2024では、会話におけるマルチモーダル感情原因分析(Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations)というタスクを導入している。
本稿では,この課題を発話ラベリングとシーケンスラベリングの問題として取り組んだモデルを提案し,異なるエンコーダを用いたベースライン,会話の文脈情報追加のためのBiLSTM,そして最後にCRF層を追加して,隣接発話間の相互依存性をより効果的にモデル化する手法を提案する。
このタスクの公式リーダーボードでは、私たちのアーキテクチャは8位にランクされ、リーダーボードのF1スコアは0.1759でした。
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