COSMIC: COmmonSense Wissen zur Emotionsidentifikation in Gesprächen

In diesem Paper behandeln wir die Aufgabe der emotionellen Klassifikation auf Sprecherebene in Gesprächen unter Verwendung von Alltagswissen. Wir stellen COSMIC vor, einen neuen Rahmen, der verschiedene Aspekte des Alltagswissens – wie mentale Zustände, Ereignisse und kausale Beziehungen – integriert und darauf aufbauend die Interaktionen zwischen den Gesprächspartnern in einem Gespräch erlernt. Aktuelle state-of-the-art-Methoden stoßen häufig an Grenzen bei der Kontextweiterleitung, der Erkennung von Emotionswechseln und der Unterscheidung zwischen verwandten Emotionsklassen. Durch die Lernung differenzierter Alltagswissens-Repräsentationen überwindet COSMIC diese Herausforderungen und erreicht neue state-of-the-art-Ergebnisse für die Emotionserkennung auf vier verschiedenen Benchmark-Datensätzen für Gespräche. Unser Code ist unter https://github.com/declare-lab/conv-emotion verfügbar.