E2E-CER:一种基于端到端的对话情感识别分类模型

• 作者: 孙鹏 彭敦陆
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 关键词: 端到端 多模态融合 情感识别 记忆网络 注意力机制
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究|Artificial Intelligence and Algorithm Research
• 页码范围: 235-240
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2021.02.003

摘要

人机对话中的情感识别对提升人机交互效率具有重要意义.当前,人机对话系统中的情感识别主要由特征提取和回归两步完成.但是,通常这两个步骤是相互独立的,目标并不一致,难以判断提取的特征是否为合适的情感特征.再者,在特征融合方面,传统方法仅将不同模态特征简单拼接,忽略了不同模态对分类结果影响的大小.针对以上问题,本文提出了一种端到端的对话情感识别模型E2E-CER,该模型将情感识别过程整合在一个统一的系统中.此外,还引入了基于注意力机制的多模态融合方法,提高了对上下文语境的学习能力,改善了动态特征融合效果.最后基于公共数据集IEMOCAP进行情了感分类识别实验,实验结果显示,同对话情感识别基线相比,所提模型表现明显高于平均水平,表明其在情感识别上的有效性.