Command Palette
Search for a command to run...
Recherche de Symanto à l’atelier SemEval-2019, Tâche 3 : Modèles neuronaux combinés pour la classification des émotions dans les conversations humain-Chatbot
{Sanja {\v{S}}tajner Marc Franco-Salvador Neha Pawar Angelo Basile Mara Chinea Rios Yassine Benajiba}
Résumé
Dans cet article, nous présentons notre participation à la tâche partagée EmoContext portant sur la détection des émotions dans des conversations textuelles en anglais entre un humain et un chatbot. Nous proposons quatre systèmes neuronaux que nous combinons afin d’optimiser davantage les résultats. Nous démontrons que nos systèmes ensemblistes neuronaux parviennent à distinguer avec succès trois émotions (SAD, HAPPY et ANGRY) et à les séparer du reste (OTHERS) dans un contexte fortement déséquilibré. Notre meilleur système a atteint un score F1 de 0,77 et s’est classé quatrième sur un total de 165 soumissions.
Benchmarks
| Benchmark | Méthodologie | Métriques |
|---|---|---|
| emotion-recognition-in-conversation-on-ec | OUT2 + IN3 + USE + BERT | Micro-F1: 0.7731 |
Construire l'IA avec l'IA
De l'idée au lancement — accélérez votre développement IA avec du co-codage IA gratuit, un environnement prêt à l'emploi et les meilleurs prix GPU.