跨模态融合网络与情感转移感知用于对话情感识别

Kernkonzepte

提出了一种跨模态融合网络CFN-ESA,能够有效地从多模态数据中提取互补信息,并利用情感转移模块来指导主任务学习,从而显著提高了对话情感识别的性能。

Zusammenfassung

本文提出了一种跨模态融合网络CFN-ESA,用于对话情感识别任务。主要包括以下几个部分:

采用循环神经网络编码器(RUME)提取每个模态的上下文情感信息,并缩小多模态数据之间的异质性差距。

设计注意力机制的跨模态编码器(ACME),将文本模态视为主要的情感信息源,视觉和声学模态作为辅助信息源,以更好地捕捉跨模态的互补信息。

引入基于标签的情感转移模块(LESM),作为辅助任务指导主任务学习,从而使主任务在情感转移场景下更多关注跨模态交互建模,而不是过度依赖上下文建模。

在MELD和IEMOCAP两个公开数据集上进行了大量实验,结果表明CFN-ESA显著优于现有的基准模型。

Statistiken

在MELD数据集上,CFN-ESA的加权F1分数为66.70%,准确率为67.85%,均优于现有模型。
在IEMOCAP数据集上,CFN-ESA的加权F1分数为71.04%,准确率为70.78%,也优于现有模型。

Zitate

无

Wichtige Erkenntnisse aus

CFN-ESA: A Cross-Modal Fusion Network with Emotion-Shift Awareness for Dialogue Emotion Recognition

by Jiang Li,Xia... um arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.15432.pdf

Tiefere Fragen

如何进一步提高CFN-ESA在少数情感类别上的识别性能

为了进一步提高CFN-ESA在少数情感类别上的识别性能，可以考虑以下几个方法：

数据增强：通过增加少数类别的样本数量，可以帮助模型更好地学习这些情感类别的特征，从而提高识别性能。

类别平衡技术：使用类别平衡技术，如过采样或欠采样，来平衡不同情感类别之间的样本分布，以减少类别不平衡对模型性能的影响。

调整损失函数权重：可以尝试调整损失函数中不同类别的权重，使得模型更加关注少数类别，从而提高其识别性能。

模型微调：通过对模型进行微调，可以使其更好地适应少数类别的特征，从而提高对这些情感类别的识别能力。

如何将CFN-ESA应用于其他对话理解任务,如对话摘要或对话生成

要将CFN-ESA应用于其他对话理解任务，如对话摘要或对话生成，可以采取以下步骤：

任务定制：根据特定的对话理解任务，调整模型的输入和输出设置，以确保模型能够适应新任务的要求。

微调模型：通过在新任务上进行微调，可以使模型更好地适应新任务的数据和特征，提高其性能。

评估和调整：在应用到新任务之前，对模型进行充分的评估和调整，确保其在新任务上表现良好。

多模态融合：根据新任务的需求，可以进一步优化CFN-ESA的多模态融合部分，以更好地处理不同类型的对话数据。

情感转移模块的设计是否可以推广到其他多模态任务中,以提高模型的泛化能力

情感转移模块的设计可以推广到其他多模态任务中，以提高模型的泛化能力。通过在其他多模态任务中引入类似的情感转移模块，可以帮助模型更好地理解不同模态之间的关联性和情感转移情况，从而提高模型在处理多模态数据时的性能和泛化能力。这种设计可以帮助模型更好地捕捉不同模态之间的信息交互，从而提高模型在多模态任务中的表现。