Effiziente Methoden zur Emotionserkennung aus Sprache unter Verwendung akustischer und textbasierter Merkmale
Die Studie untersucht verschiedene Ansätze zur Klassifizierung von Emotionen aus Sprache unter Verwendung akustischer und textbasierter Merkmale. Es wird gezeigt, dass die Verwendung kontextualisierter Worteinbettungen mit BERT zu besseren Ergebnissen führt als die Verwendung von Glove-Einbettungen. Außerdem werden verschiedene Strategien zum Kombinieren der Audio- und Textmodalitäten vorgeschlagen und evaluiert.
