MPEG: شبكة انتباه رسومية مُعززة متعددة المنظورات للاستنتاج العاطفي السببي في المحادثات

تُعدّ العوامل المسببة للانفعالات عنصراً محورياً في فهم المحادثات العاطفية. في الآونة الأخيرة، تم اقتراح مهمة جديدة تُسمى "الاستنتاج العاطفي السببي" (CEE) لتحديد العبارات السببية المرتبطة بالعبارة العاطفية المستهدفة في المحادثة. وعلى الرغم من التقدم الذي أحرزه الباحثون في حل هذه المشكلة، إلا أنهم فشلوا في دمج الخصائص الخاصة بالمتكلمين بشكل كافٍ، وتجاهلو تأثير العلاقات الزمنية في هياكل المحادثات. وللحد من هذه الفجوة البحثية إلى حد ما، نقترح إطاراً جديداً للاستنتاج العاطفي السببي يُسمى MPEG (شبكة انتباه الرسم البياني المُعزّز متعدد الجوانب). يتكوّن تدريب MPEG من ثلاث مراحل. أولاً، نستخدم نموذجاً مُدرّباً مسبقاً يراعي هوية المتكلم، بالإضافة إلى ميكانيكي توجيه انتباه لاستخلاص تمثيلات للعبارات تدمج السياقات المحلية، إلى جانب المعلومات المتعلقة بالمتحدث والانفعال. ثم، تُقدَّم هذه التمثيلات إلى شبكة انتباه رسمية لنموذج هيكل المحادثات والديناميات العاطفية من منظورين: محلي وشامل. وأخيراً، يتم تطبيق شبكة متصلة بالكامل للتنبؤ بالعلاقات بين العبارات العاطفية والعبارات السببية. وأظهرت النتائج التجريبية أن MPEG تحقق أداءً يُعدّ من أفضل الأداء في مستوى الحالة الحالية.