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面向情感相似度的多任务学习注意模型( A Sentiment Similarity-Oriented Attention Model with Multi-task Learning for Text-Based Emotion Recognition )
Y Fu L Guo L Wang Z Liu J Dang
基于文本情态的情感识别一直是会话情感识别领域的研究热点之一。如何提取高效的情感特征仍然是一个挑战。以往的研究利用语境语义学和情感词典进行情感建模。然而，他们忽略了情感标签本身可能传达的信息。针对这一问题，我们提出了面向情感相似度的注意力(SSOA)机制，该机制在对输入对话进行编码时，利用情感标签的语义来引导模型的注意力。从而从句子中提取与情感相关的信息。然后利用卷积神经网络(CNN)提取复杂的信息特征。另外，由于离散情绪与心理生理学中的价态、唤醒和优势(VAD)高度相关，我们采用多任务学习的方法，将VAD回归和情绪分类任务结合起来进行训练，以提取更鲁棒的特征。该方法在情感分类任务中的平均F1绝对提高了3.65%以上，在IEMOCAP数据库中的VAD回归任务中也优于以往的策略。
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