要約
対話的感情認識（Conversational Emotion Recognition, CER）は、自然言語処理（NLP）分野においてますます注目を集めている。従来の感情認識とは異なり、CERにおいては、話者の特性に応じた発話表現を効果的に捉えることが主要な課題である。本研究では、会話における発話表現の向上を目的として、話者識別（Speaker Identification, SI）を補助タスクとして活用する手法を提案する。このアプローチにより、追加のSIコーパスから、話者に配慮した文脈表現をより効果的に学習することが可能となる。2つのベンチマークデータセットを用いた実験の結果、提案するアーキテクチャがCERにおいて非常に有効であり、両データセットにおいて新たなSOTA（最新の最良結果）を達成したことが確認された。