論文の概要: AIMA at SemEval-2024 Task 3: Simple Yet Powerful Emotion Cause Pair Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11170v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 21:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:25.862958
• Title: AIMA at SemEval-2024 Task 3: Simple Yet Powerful Emotion Cause Pair Analysis
• Title（参考訳）: AIMA at SemEval-2024 Task 3: Simple And Powerful Emotion caused Pair Analysis
• Authors: Alireza Ghahramani Kure, Mahshid Dehghani, Mohammad Mahdi Abootorabi, Nona Ghazizadeh, Seyed Arshan Dalili, Ehsaneddin Asgari,
• Abstract要約: SemEval-2024 Task 3では、会話の文脈内での感情によるペア抽出に焦点を当てた2つのサブタスクを提示している。 サブタスク1は、会話内のテキストスパンとして原因が定義され、注釈付けされるテキスト感情のペアの抽出を中心に展開する。 Subtask 2は解析を拡張して、言語、音声、視覚を含むマルチモーダルなキューを包含する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6465251961564605
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• Abstract: The SemEval-2024 Task 3 presents two subtasks focusing on emotion-cause pair extraction within conversational contexts. Subtask 1 revolves around the extraction of textual emotion-cause pairs, where causes are defined and annotated as textual spans within the conversation. Conversely, Subtask 2 extends the analysis to encompass multimodal cues, including language, audio, and vision, acknowledging instances where causes may not be exclusively represented in the textual data. Our proposed model for emotion-cause analysis is meticulously structured into three core segments: (i) embedding extraction, (ii) cause-pair extraction & emotion classification, and (iii) cause extraction using QA after finding pairs. Leveraging state-of-the-art techniques and fine-tuning on task-specific datasets, our model effectively unravels the intricate web of conversational dynamics and extracts subtle cues signifying causality in emotional expressions. Our team, AIMA, demonstrated strong performance in the SemEval-2024 Task 3 competition. We ranked as the 10th in subtask 1 and the 6th in subtask 2 out of 23 teams.
• Abstract（参考訳）: SemEval-2024 Task 3では、会話の文脈内での感情によるペア抽出に焦点を当てた2つのサブタスクを提示している。 サブタスク1は、会話内のテキストスパンとして原因が定義され、注釈付けされるテキスト感情のペアの抽出を中心に展開する。 逆にSubtask 2は、言語、音声、視覚を含むマルチモーダルキューを包含するように分析を拡張し、原因がテキストデータに排他的に表現されないインスタンスを承認する。 感情原因分析モデルの提案は,3つのコアセグメントに慎重に構成されている。 (i)埋め込み抽出 (二)原因対抽出・感情分類、及び 三 ペアの発見後、QAを用いて抽出する。 現状技術を活用し,タスク固有のデータセットを微調整することにより,会話力学の複雑な網を効果的に展開し,感情表現の因果関係を示す微妙な手がかりを抽出する。 当社のAIMAは,SemEval-2024 Task 3コンペティションで強いパフォーマンスを示しました。 私たちは、23チーム中、サブタスク1で10位、サブタスク2で6位にランクインしました。

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