Känsloigenkänning i samtal är avgörande för utvecklingen av empatiska maskiner. Nuvarande metoder ignorerar mestadels rollen av inter-speaker beroenderelationer samtidigt klassificera känslor i konversationer. I den här artikeln tar vi upp att känna igen känslor på talnivå i dyadiska konversationsvideor. Vi föreslår en djup neural ram, kallas konversationsminne nätverk, som utnyttjar kontextuell information från konversationshistoriken. Ramverket tar en multimodal strategi som omfattar ljud-, bild- och textfunktioner med gated återkommande enheter för att modellera tidigare uttalanden av varje talare till minnen. Sådana minnen slås sedan samman med hjälp av uppmärksamhetsbaserade humle för att fånga inter-peaker beroenden. Experiment visar en noggrannhetsförbättring på 3-4 % jämfört med den senaste tekniken.
Således använde REF minnesnätverk för känslaigenkänning i dyadiska konversationer, där två olika minnesnätverk aktiverade inter-peaker interaktion, vilket ger state-of-the-art prestanda.
Conversational Memory Network for Emotion Recognition in Dyadic Dialogue Videos.
{'venue': 'Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. North American Chapter. Meeting', 'journal': 'Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. North American Chapter. Meeting', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}