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Communication Dans Un Congrès Année : 2024

SEC : contexte émotionnel phrastique intégré pour la reconnaissance émotionnelle efficiente dans la conversation

Résumé

L'essor des modèles d'apprentissage profond a apporté une contribution significative à la reconnaissance des émotions dans les conversations (ERC). Cependant, cette tâche reste un défi important en raison de la pluralité et de la subjectivité des émotions humaines. Les travaux antérieurs sur l'ERC fournissent des modèles prédictifs utilisant principalement des représentations de la conversation basées sur des graphes. Dans ce travail, nous proposons une façon de modéliser le contexte conversationnel que nous incorporons à une stratégie d'apprentissage de métrique, avec un processus en deux étapes. Cela permet d'effectuer l'ERC dans un scénario de classification flexible et d'obtenir un modèle léger et efficace. En utilisant l'apprentissage de métrique à travers une architecture de réseau siamois, nous obtenons un score de macroF1 de 57,71% pour la classification des émotions dans les conversations sur le jeu de données DailyDialog, ce qui surpasse les travaux connexes. Ce résultat état-de-l'art est prometteur en ce qui concerne l'utilisation de l'apprentissage de métrique pour la reconnaissance des émotions, mais est perfectible au regard du microF1 obtenu.
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Dates et versions

hal-04623019 , version 1 (01-07-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04623019 , version 1

Citer

Barbara Gendron, Gaël Guibon. SEC : contexte émotionnel phrastique intégré pour la reconnaissance émotionnelle efficiente dans la conversation. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.219-233. ⟨hal-04623019⟩

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