HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

DialogueGCN: شبكة عصبية تلافيفية للرسوم البيانية للاعتراف بالعواطف في المحادثة

Deepanway Ghosal; Navonil Majumder; Soujanya Poria; Niyati Chhaya; Alexander Gelbukh
DialogueGCN: شبكة عصبية تلافيفية للرسوم البيانية للاعتراف بالعواطف في المحادثة
الملخص

لقد حظي التعرف على العواطف في المحادثة (ERC) باهتمام كبير من الباحثين مؤخرًا بسبب إمكانية تطبيقاته الواسعة في مجالات متنوعة مثل الرعاية الصحية، التعليم، وموارد البشر. في هذا البحث، نقدم شبكة الرسم البياني للمحادثة (DialogueGCN)، وهي طريقة تعتمد على الشبكات العصبية الرسومية للتعرف على العواطف في المحادثة. نستفيد من الاعتماد الذاتي والمعاكس بين المتحدثين لنمذجة سياق المحادثة للتعرف على العواطف. من خلال الشبكة الرسومية، يعالج DialogueGCN مشكلات انتشار السياق الموجودة في الأساليب الحالية القائمة على الشبكات العصبية المتكررة (RNN). لقد أظهرنا تجريبيًا أن هذه الطريقة تخفف من هذه المشكلات بينما تتفوق على أفضل النتائج الحالية في عدد من قواعد البيانات المرجعية للتقييم التصنيفي للعواطف.

DialogueGCN: شبكة عصبية تلافيفية للرسوم البيانية للاعتراف بالعواطف في المحادثة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI