Core Concepts
提案されたCKERCは、大規模言語モデルと常識知識を組み合わせて、会話中の感情認識に革新をもたらします。
Abstract
会話中の感情認識(ERC)は、人間の発話から感情的な手がかりを正確に検出することを目指す成長分野です。
ERCタスクは、対話コンテキスト、スピーカーのアイデンティティ情報、多人数対話シナリオなどに密接に依存しています。
CKERCは、過去の発話から現在の発話の常識を生成し、スピーカー情報マイニング不足問題を解決するために提案されました。
CKERCは3つの主要なデータセットで最先端性能を達成しました。
CKERCは、会話中の感情認識タスクで常識知識の効果を実証しました。
Introduction
ERC技術が機械との相互作用方法を革新し、より効果的なコミュニケーションとユーザーエクスペリエンス向上につながる可能性があることが強調されています。
Method
CKERCでは大規模言語モデルと共通知識フレームワークを組み合わせており、過去の発話から共通知識を生成しています。
Experimental Setup
IEMOCAP, MELD, EmoryNLPなど3つの一般的なデータセットで実験が行われました。
Results and Analysis
CKERCは他の比較手法よりも優れたパフォーマンスを示しました。InstructERCよりも1〜1.2ポイント高い結果が得られました。
Stats
CKERCは3つの主要データセットで最先端性能を達成した。
CKERCはInstructERCよりも1〜1.2ポイント高い結果が得られた。