核心概念
感情と感情原因の因果関係と相互補完性を活用し、感情認識と感情原因抽出を統一的に解決する。
要約
本論文は、感情認識(MERC)と感情原因抽出(MECPE)を統一的に解決するためのフレームワーク「UniMEEC」を提案する。
UniMEECの主な特徴は以下の通り:
- MERC とMECPEを2つのマスク予測問題として定式化し、感情と感情原因の相互作用を強化する。
- モダリティ固有のプロンプト学習(MPL)を導入し、事前学習済みモデルからモダリティ固有の知識を引き出す。
- タスク固有の階層的コンテキスト集約(THC)を提案し、感情と感情原因に特化したコンテキスト情報を効果的に活用する。
実験結果は、UniMEECがMELDとIEMOCAPのMERC、ConvECPEとECFのMECPEで最新の手法を上回る性能を達成していることを示している。これは、感情と感情原因の統一的な解決が有効であることを示唆している。
統計
感情と感情原因は人間の行動と意図を包括的に記述する2つの側面である。
感情は特定の出来事、思考、状況に対する反応として知られている。
引用
"感情と感情原因は硬貨の両面のようなものであり、相互依存的で相互補完的である。"
"感情と感情原因は人間の行動と意図を包括的に記述する2つの側面である。"