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將對(duì)話中的情感分類任務(wù)建模為序列標(biāo)注 并對(duì)情感一致性進(jìn)行建模

深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 ? 來(lái)源:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 ? 作者:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 ? 2021-01-18 16:24 ? 次閱讀
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本文是平安科技發(fā)表在ACL2020上的一篇論文,思路比較新穎,它將ERC任務(wù)看做序列標(biāo)注任務(wù),并對(duì)情感一致性進(jìn)行建模。

之前解決ERC的思路是利用上下文的話語(yǔ)特征預(yù)測(cè)對(duì)話中單個(gè)話語(yǔ)的情感標(biāo)簽,但是這樣做忽略了情感標(biāo)簽之間的固有關(guān)系。本在本文中,作者提出了一種將情感分類看作序列標(biāo)注的模型。對(duì)于給定的會(huì)話,我們考慮附近的情感標(biāo)簽之間的關(guān)系,而不是獨(dú)立地預(yù)測(cè)話語(yǔ)的情感標(biāo)簽,并一次性為整個(gè)會(huì)話選擇全局最佳的標(biāo)簽序列。**情感一致性(emotional consistency)**就是指說(shuō)話者下一句話的情感與這一句話的情感呈現(xiàn)出一致性。

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本文的貢獻(xiàn)

第一次將ERC任務(wù)建模為序列標(biāo)記,并用CRF建模會(huì)話中的情感一致性。CRF層利用上文和下文的情感標(biāo)簽來(lái)聯(lián)合解碼整個(gè)對(duì)話的最佳標(biāo)簽序列。

應(yīng)用多層Transformer編碼器來(lái)增強(qiáng)基于LSTM的全局上下文編碼器,這是因?yàn)樵谶h(yuǎn)距離上下文特征抽取方面,Transformer的抽取能力遠(yuǎn)強(qiáng)于LSTM。

本文在三個(gè)對(duì)話數(shù)據(jù)集上做了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明對(duì)情感一致性和遠(yuǎn)程上下文依賴關(guān)系進(jìn)行建??梢蕴岣咔楦蟹诸惖男阅?。

模型

作者提出了Contextualized Emotion Sequence Tagging(CESTa)模型

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話語(yǔ)特征提取(Utterances Features)

對(duì)于對(duì)話中的第t個(gè)話語(yǔ),其句子表示**ut**由單層CNN提取并饋入全局上下文編碼器和個(gè)人上下文編碼器。

全局上下文編碼器(Global Context Encoder)

說(shuō)話者之間的依賴關(guān)系對(duì)于對(duì)話中的情感動(dòng)態(tài)至關(guān)重要,比如當(dāng)前說(shuō)話者的情緒可以被對(duì)方的話語(yǔ)改變,因此必須考慮上下文信息。全局上下文編碼器對(duì)所有句子編碼,使用的是多層Transformer + BiLSTM,意在捕捉長(zhǎng)距離上下文信息。

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個(gè)人上下文編碼器(Individual Context Encoder)

個(gè)人上下文編碼器會(huì)跟蹤每個(gè)說(shuō)話者的自我依賴關(guān)系,從而反映出說(shuō)話者在談話過(guò)程中對(duì)自己的情感影響。在情感慣性的影響下,說(shuō)話者傾向于保持穩(wěn)定的情緒狀態(tài),直到對(duì)方導(dǎo)致變化。

本層采用的是LSTM作為個(gè)人上下文編碼器,在每個(gè)時(shí)間步輸出所有說(shuō)話者的狀態(tài)。

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CRF層

全局上下文編碼器的輸出gt和個(gè)人上下文編碼器的輸出st做一個(gè)拼接操作經(jīng)過(guò)全連接層送入CRF層產(chǎn)生最終的預(yù)測(cè),并選擇選擇最大分?jǐn)?shù)的序列作為輸出。

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實(shí)驗(yàn)

作者在三個(gè)對(duì)話數(shù)據(jù)集上開(kāi)展了實(shí)驗(yàn)

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與baseline相比,本文的模型在三個(gè)數(shù)據(jù)集上均取得了SOTA結(jié)果

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研究Transformer Enhancing在不同長(zhǎng)度對(duì)話上的表現(xiàn)

作者在IEMOCAP數(shù)據(jù)集上對(duì)比了CESTa模型與去掉Transformer的模型變體做了對(duì)比,從下圖可以看出,當(dāng)數(shù)據(jù)集中話語(yǔ)長(zhǎng)度超過(guò)54時(shí),兩者之間的差距變大,體現(xiàn)出了Transformer在捕捉長(zhǎng)距離上下文特征的能力。

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情感一致性分析

作者在IEMOCAP數(shù)據(jù)集上檢驗(yàn)了情感一致性,比較了兩個(gè)模型,一個(gè)是帶有CRF層的CESTa模型,另一個(gè)是使用softmax層而不是CRF進(jìn)行分類的對(duì)比模型,從下圖可以看出CESTa模型較好地學(xué)習(xí)了情感一致性。

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責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:【ACL2020】CESTa, 將對(duì)話中的情感分類任務(wù)建模為序列標(biāo)注任務(wù)

文章出處:【微信公眾號(hào):深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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