论文分享(3)----DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations

论文分享(3)----DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations,第1张

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论文分享(3)----DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations
  • 前言
  • 一、摘要
  • 二、模型解析
    • 1.定义问题
    • 2.Text Features
    • 3.Model
      • 3.1感知阶段
      • 3.2认知阶段
    • 4.模型图和结果
  • 总结


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、摘要

本文重点研究的是对话中的情感,由于现有方面难以对情感线索的提取和整合,针对这一问题,作者提出了novel Contextual Reasoning Networks (DialogueCRN)。受情感认知理论的启发,设计了多回合推理模块,整合情感线索。

二、模型解析 1.定义问题

定义U=[u1,u2,…,uN]为一个对话中所包含的句子,N表示句子数量。P1,P2,…,PM表示对话U中有M个人。pφ(ui)表示句子和人的映射。对于λ ∈[1,M],Uλ 表示为Pλ 在U中所说话的集合,Uλ ={ui|ui∈U and u spoken by Pλ}

2.Text Features

本文是通过CNN和max_pooling来提取文本中上下文无关的特征,记为ui,其中ui∈du,du=100。

3.Model

本文把模型分为两个阶段,感知阶段和认知阶段。

3.1感知阶段

通过研究发现,对话中的特征主要分为,语境特征和说话者特征。所以本位将两者区分,其输出分别是U和Uλ,λ∈[1,M]
对于语境特征:

3.2认知阶段

受情感认知理论启发,这一过程是由多个回合组合而成,,而在每个回合中认知阶段又分为意识推理和直观检索两部分。则在第t个回合,情况如下:


总而言之,ui在Global Memory G和回合T的影响下变成qi,则
qsi = Cognitions(csi , Gs; Ts),
qvi = Cognitionv(cvi , Gv; Tv),
这之后文章整合两种特征送入分类层,得到预测结果。

4.模型图和结果


总结

作者构建了两类输入,一种是按原始句子顺序的输入,一种按speaker顺序的输入。这两种方式分别得到是句子语境信息和speak的情感色彩。在最终阶段把两类信息结合传入分类层,并最终提高了效果。

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/892564.html

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