融合时间序列和知识增强的双图融合对话情感识别OA北大核心CSTPCD
针对对话中的情感识别主要集中在对话的上下文建模以及说话者之间的依赖关系建模,而忽略了对话的时间序列特征问题,通过时间编码分析会话情感在时间序列上的变化,更好地捕捉情感变化的趋势;引入外部知识作为辅助信息,并设计3个步骤进行知识选择,为对话有效选择相关的知识信息,为移情反应提供一定的指导;设计了一个双图融合模块进行对话信息的交互,以此提升模型的整体性能。在两个公开数据集上实验表明,提出的模型与基线模型相比,性能指标更优,效果更好。
陈晏伊;李卫疆;
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,昆明650500
计算机与自动化
对话情感分析时间序列知识增强移情反应图结构
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 2024 (005)
P.974-982 / 9
国家自然科学基金项目(62066022)。
评论