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SymantoResearch am SemEval-2019 Task 3: Kombinierte neuronale Modelle für die Emotionsklassifizierung in mensch-Chatbot-Konversationen
{Sanja {\v{S}}tajner Marc Franco-Salvador Neha Pawar Angelo Basile Mara Chinea Rios Yassine Benajiba}
Abstract
In diesem Paper präsentieren wir unsere Teilnahme am EmoContext-Shared-Task zur Erkennung von Emotionen in englischen Textdialogen zwischen einem Menschen und einem Chatbot. Wir stellen vier neuronale Systeme vor und kombinieren diese, um die Ergebnisse weiter zu verbessern. Wir zeigen, dass unsere neuronalen Ensembles in einer stark unbalancierten Situation erfolgreich drei Emotionen (SAD, HAPPY und ANGRY) voneinander unterscheiden und von den übrigen (OTHERS) abgrenzen können. Unser bestes System erreichte einen F1-Score von 0,77 und belegte damit den vierten Platz unter insgesamt 165 Einsendungen.
Benchmarks
| Benchmark | Methodik | Metriken |
|---|---|---|
| emotion-recognition-in-conversation-on-ec | OUT2 + IN3 + USE + BERT | Micro-F1: 0.7731 |
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