Erkennung und Begründung von Emotionsumkehrungen in Gesprächen durch Sprechereinbettungen

Kernkonzepte

Unser Ansatz nutzt Sprechereinbettungen, um die Emotionserkennung in Gesprächen (ERC) und die Begründung von Emotionsumkehrungen (EFR) zu verbessern. Wir führen auch die "Probable Trigger Zone" ein, eine Region im Gespräch, die wahrscheinlich die Äußerungen enthält, die zu einer Emotionsumkehr führen.

Zusammenfassung

In dieser Arbeit präsentieren wir unseren Ansatz für die SemEval-2024 Aufgabe 10: Entdeckung von Emotionen und Begründung ihrer Umkehrung in Gesprächen.
Für die Emotionserkennung in Gesprächen (ERC) nutzen wir ein maskiertes Gedächtnisnetzwerk zusammen mit Sprechereinbindung. Für die Aufgabe der Emotionsumkehrungsbegründung (EFR) schlagen wir ein transformerbasiertes, sprecherzentriertes Modell vor. Wir führen auch die "Probable Trigger Zone" ein, eine Region im Gespräch, die wahrscheinlich die Äußerungen enthält, die zu einer Emotionsumkehr führen.
Für Teilaufgabe 3 erreicht der vorgeschlagene Ansatz eine Verbesserung von 5,9 (F1-Wert) gegenüber der Aufgabengrundlinie. Die Ergebnisse der Ablationstudie heben die Bedeutung verschiedener Designentscheidungen in der vorgeschlagenen Methode hervor.

Statistiken

Für Teilaufgabe 2 konnten wir durch die Anwendung der Hypothese und die Reduzierung der Fenstergrößen einen großen Teil der negativen Etiketten entfernen, ohne dass sich die Zahl der positiven Etiketten stark veränderte.
Für Teilaufgabe 3 konnten wir durch die Anwendung der Hypothese und die Reduzierung der Fenstergrößen den Datenskew deutlich verringern.

Zitate

"Gespräche zwischen Teilnehmern tragen Informationen, die Emotionen hervorrufen."
"Emotionen umfassen Persönlichkeit, Charakter, Temperament und Inspiration als die primären psychologischen Parameter, die sie antreiben."

Wichtige Erkenntnisse aus

IITK at SemEval-2024 Task 10

by Shubham Pate... um arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04525.pdf

Tiefere Fragen

Wie könnte man die Annahme, dass die Sprecher in Test- und Trainingsdaten überlappen, aufheben und das Modell robuster gegenüber unbekannten Sprechern machen?

Um die Annahme der Überlappung von Sprechern in Trainings- und Testdaten aufzuheben und das Modell robuster gegenüber unbekannten Sprechern zu machen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung eines Mechanismus, der die Anzahl der Sprecher dynamisch erkennt und anpasst, anstatt von einer festen Anzahl von bekannten Sprechern auszugehen. Dies könnte durch eine Art Clustering-Algorithmus erfolgen, der neue Sprecher identifiziert und ihre Merkmale in das Modell integriert.
Ein weiterer Ansatz wäre die Verwendung von Speaker-Embeddings, die nicht auf vordefinierten Sprechern basieren, sondern auf den individuellen Merkmalen jedes Sprechers. Dies könnte es dem Modell ermöglichen, Sprecher unabhängig von ihrer Identität oder Anzahl zu erkennen und zu berücksichtigen. Durch die Verwendung von adaptiven oder kontextbezogenen Speaker-Embeddings könnte das Modell flexibler und anpassungsfähiger gegenüber neuen Sprechern werden.
Zusätzlich könnte die Implementierung von Transfer Learning-Techniken in Betracht gezogen werden, um das Modell auf unbekannte Sprecher zu generalisieren. Indem das Modell auf einer breiteren Palette von Sprechern trainiert wird und die Gewichtungen entsprechend angepasst werden, könnte die Robustheit gegenüber unbekannten Sprechern verbessert werden.

Wie könnte man den Datenskew in den Datensätzen für Emotionsumkehrungserkennung weiter reduzieren, um die Modellleistung zu verbessern?

Um den Datenskew in den Datensätzen für die Emotionsumkehrungserkennung weiter zu reduzieren und die Modellleistung zu verbessern, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit wäre die Anwendung von Data Augmentation-Techniken, um das Ungleichgewicht zwischen den Klassen auszugleichen. Durch das Generieren zusätzlicher Datenpunkte für unterrepräsentierte Klassen könnte der Datenskew reduziert werden.
Ein weiterer Ansatz wäre die Implementierung von Sampling-Strategien wie Over- oder Undersampling, um sicherzustellen, dass alle Klassen gleichmäßig vertreten sind. Durch das gezielte Auswählen von Datenpunkten aus den unterrepräsentierten Klassen oder dem Duplizieren von Datenpunkten aus den überrepräsentierten Klassen könnte der Datenskew ausgeglichen werden.
Des Weiteren könnte die Verwendung von Gewichtungen in der Verlustfunktion in Betracht gezogen werden, um den Einfluss der unterrepräsentierten Klassen zu erhöhen. Indem den seltenen Klassen ein höheres Gewicht zugewiesen wird, kann das Modell besser lernen, sie zu erkennen und zu klassifizieren.

Welche anderen Aspekte von Gesprächen, wie z.B. an wen sich eine Äußerung richtet oder wie Sprechernamen in Äußerungen behandelt werden, könnten die Leistung des Systems weiter verbessern?

Die Berücksichtigung weiterer Aspekte von Gesprächen wie die Zielrichtung einer Äußerung oder die Behandlung von Sprechernamen in Äußerungen könnte die Leistung des Systems weiter verbessern. Indem das Modell lernt, an wen sich eine Äußerung richtet, kann es den Kontext besser verstehen und die Emotionen entsprechend interpretieren. Dies könnte durch die Integration von Aufmerksamkeitsmechanismen oder speziellen Modulen zur Zielrichtungserkennung erreicht werden.
Die Behandlung von Sprechernamen in Äußerungen könnte ebenfalls die Leistung des Systems verbessern, da bestimmte Sprecher möglicherweise eine unterschiedliche emotionale Wirkung haben. Durch die Extraktion und Berücksichtigung von Sprechernamen in den Äußerungen könnte das Modell lernen, wie verschiedene Sprecher die Emotionen in einem Gespräch beeinflussen. Dies könnte durch die Verwendung von Named Entity Recognition-Techniken oder speziellen Modellen zur Sprecheridentifikation umgesetzt werden.