I detta dokument föreslår vi en självuppmärksam tvåvägslångt korttidsminne (SA-BiLSTM) nätverk för att förutsäga flera känslor för EmotionX utmaningen. BiLSTM visar kraften i att modellera ordet beroenden, och extrahera de mest relevanta funktionerna för känsloklassificering. Genom att bygga på BiLSTM kan det självuppmärksamma nätverket modellera de kontextuella beroendena mellan uttalanden som är till hjälp för att klassificera de tvetydiga känslorna. Vi uppnår 59,6 och 55,0 oviktade noggrannhetspoäng i Friends respektive EmotionPush-testuppsättningarna.
Författarna i REF använde Bi-LSTM för att fånga ordberoenden och för att extrahera relevanta funktioner för att upptäcka olika känslor.
EmotionX-DLC: Self-Attentive BiLSTM for Detecting Sequential Emotions in Dialogue
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}