論文の概要: Samsung Research China-Beijing at SemEval-2024 Task 3: A multi-stage framework for Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16905v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 11:52:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 14:54:11.700659
- Title: Samsung Research China-Beijing at SemEval-2024 Task 3: A multi-stage framework for Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations
- Title（参考訳）: Samsung Research China-Beijing at SemEval-2024 Task 3: A multi-stage framework for Emotion-Cause Pair extract in Conversations
- Authors: Shen Zhang, Haojie Zhang, Jing Zhang, Xudong Zhang, Yimeng Zhuang, Jinting Wu,
- Abstract要約: 人間とコンピュータの相互作用においては、エージェントは感情を理解することで人間に反応することが不可欠である。
会話におけるマルチモーダル感情因果ペア抽出というタスクは、感情を認識し、因果表現を識別する役割を担っている。
本研究では,感情を生成するための多段階フレームワークを提案し,対象感情から感情因果対を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.095837596104552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In human-computer interaction, it is crucial for agents to respond to human by understanding their emotions. Unraveling the causes of emotions is more challenging. A new task named Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations is responsible for recognizing emotion and identifying causal expressions. In this study, we propose a multi-stage framework to generate emotion and extract the emotion causal pairs given the target emotion. In the first stage, Llama-2-based InstructERC is utilized to extract the emotion category of each utterance in a conversation. After emotion recognition, a two-stream attention model is employed to extract the emotion causal pairs given the target emotion for subtask 2 while MuTEC is employed to extract causal span for subtask 1. Our approach achieved first place for both of the two subtasks in the competition.
- Abstract（参考訳）: 人間とコンピュータの相互作用においては、エージェントは感情を理解することで人間に反応することが不可欠である。
感情の原因を明らかにすることはもっと難しい。
会話におけるマルチモーダル感情因果対抽出と呼ばれる新しいタスクは、感情を認識し、因果表現を識別する役割を担っている。
本研究では,感情を生成するための多段階フレームワークを提案し,対象感情から感情因果対を抽出する。
第1段階では、Llama-2ベースのインストラクタCを用いて、会話中の各発話の感情カテゴリを抽出する。
感情認識後、サブタスク2の目標感情が与えられた感情因果対を抽出するために2ストリームアテンションモデルを用い、サブタスク1の因果対を抽出するために MuTEC を用いる。
当社のアプローチは,2つのサブタスクのどちらにおいても,この2つのサブタスクで第1位を獲得しました。
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