論文の概要: Akan Cinematic Emotions (ACE): A Multimodal Multi-party Dataset for Emotion Recognition in Movie Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10973v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 03:24:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:13:05.647386
- Title: Akan Cinematic Emotions (ACE): A Multimodal Multi-party Dataset for Emotion Recognition in Movie Dialogues
- Title（参考訳）: Akan Cinematic Emotions (ACE):映画対話における感情認識のためのマルチモーダル・マルチパーティデータセット
- Authors: David Sasu, Zehui Wu, Ziwei Gong, Run Chen, Pengyuan Shi, Lin Ai, Julia Hirschberg, Natalie Schluter,
- Abstract要約: アカン会話感情データセット(Akan Conversation Emotion dataset)は、アフリカ語における最初のマルチモーダル感情対話データセットである。
385の感情ラベル付き対話と6,162の発話が音声、視覚、テキストのモダリティにわたって含まれている。
このデータセットに韻律ラベルがあることは、最初の韻律的に注釈付けされたアフリカの言語データセットにもなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.894647740789939
- License:
- Abstract: In this paper, we introduce the Akan Conversation Emotion (ACE) dataset, the first multimodal emotion dialogue dataset for an African language, addressing the significant lack of resources for low-resource languages in emotion recognition research. ACE, developed for the Akan language, contains 385 emotion-labeled dialogues and 6,162 utterances across audio, visual, and textual modalities, along with word-level prosodic prominence annotations. The presence of prosodic labels in this dataset also makes it the first prosodically annotated African language dataset. We demonstrate the quality and utility of ACE through experiments using state-of-the-art emotion recognition methods, establishing solid baselines for future research. We hope ACE inspires further work on inclusive, linguistically and culturally diverse NLP resources.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,アフリカ言語における最初のマルチモーダル感情対話データセットであるAkan Conversation Emotion(ACE)データセットを紹介する。
ACEは、Akan言語用に開発されたもので、385の感情ラベル付き対話と6,162の音声、視覚、テキストのモーダル、および単語レベルの韻律的代名詞アノテーションを含んでいる。
このデータセットに韻律ラベルがあることは、最初の韻律的に注釈付けされたアフリカの言語データセットにもなった。
我々は、最先端の感情認識手法を用いた実験を通して、ACEの品質と有用性を実証し、将来の研究のための確かなベースラインを確立する。
ACEは包括的、言語的、文化的に多様なNLPリソースにさらなる取り組みを刺激することを期待します。
関連論文リスト
- BRIGHTER: BRIdging the Gap in Human-Annotated Textual Emotion Recognition Datasets for 28 Languages [93.92804151830744]
BRIGHTERは28の言語で感情アノテートされたデータセットの集合である。
データ収集とアノテーションプロセスとこれらのデータセット構築の課題について説明する。
BRIGHTERデータセットは、テキストベースの感情認識のギャップを埋めるためのステップであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T15:39:50Z) - SCOPE: Sign Language Contextual Processing with Embedding from LLMs [49.5629738637893]
世界中の約7000万人の聴覚障害者が使用する手話は、視覚的および文脈的な情報を伝える視覚言語である。
視覚に基づく手話認識(SLR)と翻訳(SLT)の現在の手法は、限られたデータセットの多様性と文脈に関連のある情報の無視により、対話シーンに苦慮している。
SCOPEは、コンテキスト認識型ビジョンベースSLRおよびSLTフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T08:56:12Z) - Emotion and Intent Joint Understanding in Multimodal Conversation: A Benchmarking Dataset [74.74686464187474]
Emotion and Intent Joint Understanding in Multimodal Conversation (MC-EIU)は、マルチモーダルな会話履歴に現れる意味情報をデコードすることを目的としている。
MC-EIUは多くのヒューマン・コンピュータ・インタフェースのテクノロジーを実現している。
MC-EIUデータセットは,7つの感情カテゴリー,9つの意図カテゴリ,3つのモダリティ,すなわちテキスト,音響,視覚的内容,および英語とマンダリンの2つの言語を特徴とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T01:56:00Z) - nEMO: Dataset of Emotional Speech in Polish [0.0]
nEMO(nEMO)は、ポーランド語で書かれた感情表現のコーパスである。
データセットは、9人の俳優が6つの感情状態を描いた3時間以上のサンプルで構成されている。
使用したテキストはポーランド語の音声学を適切に表現するために慎重に選択された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T13:18:52Z) - SER_AMPEL: a multi-source dataset for speech emotion recognition of
Italian older adults [58.49386651361823]
SER_AMPELは、音声感情認識のためのマルチソースデータセットである。
イタリア人の高齢者の場合、音声による感情認識の基準を提供する目的で収集される。
このようなデータセットの必要性の証拠は、技術の現状の分析から生まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-24T13:47:25Z) - DiaASQ : A Benchmark of Conversational Aspect-based Sentiment Quadruple
Analysis [84.80347062834517]
本稿では,対話における目標視差感の4倍を検出することを目的としたDiaASQを紹介する。
中国語と英語の両方で大規模なDiaASQデータセットを手作業で構築する。
我々は、タスクをベンチマークするニューラルネットワークを開発し、エンドツーエンドの4倍の予測を効果的に実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-10T17:18:20Z) - Feature Selection Enhancement and Feature Space Visualization for
Speech-Based Emotion Recognition [2.223733768286313]
音声の感情認識を改善する音声特徴強調戦略を提案する。
この戦略は、文学で使われている最先端の手法と比較される。
EMO-DBデータセットでは7つの感情のうち6つの感情のうち11.5%、RAVDESSデータセットでは8つの感情のうち7つの感情のうち13.8%が認識された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-19T11:29:03Z) - CPED: A Large-Scale Chinese Personalized and Emotional Dialogue Dataset
for Conversational AI [48.67259855309959]
会話型AIのための既存のデータセットのほとんどは、人間の個性や感情を無視している。
CPEDは,中国における大規模パーソナライズされた感情対話データセットである。
CPEDには40のテレビ番組から392人の話者の12K以上の対話が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-29T17:45:12Z) - M-MELD: A Multilingual Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in
Conversations [42.512843360461886]
会話における感情認識(英: Emotion Recognition in conversation、ERC)は、会話における各発話の背後にある感情を識別する研究分野である。
我々は、Multilingual MELD(M-MELD)を紹介し、Multimodal EmotionLinesデータセット(MELD)を英語以外の4言語に拡張する。
また,ERCのための対話対話において,逐次的・対話的な会話コンテキストを利用する新しいアーキテクチャであるDisdisLSTMを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T05:07:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。