要約
本稿は対話発話における話者感情の理解に焦点を当てる。従来の関連研究は、より正確な感情予測に主眼を置いてきたが、局所的文脈が敵対的攻撃によって損なわれた状況下におけるモデルのロバスト性については無視しがちであった。精度を確保しつつロバスト性を維持するため、本研究では、全注意力（full-attention）トピック正則化項を搭載した感情認識モデルを提案する。この正則化項により、会話の局所的文脈をモデル化する際にも感情関連のグローバルな視点を保持できる。さらに、表現空間および損失関数の両面から正則化を実現するため、統合的なトピックモデリング戦略を導入する。過剰な正則化を回避するため、従来のトピックモデリングで用いられる事前分布への制約を排除し、完全に注意力一致（attention alignment）に基づく確率的近似を実行する。実験の結果、本モデルは最先端モデルと比較してより優れた性能を示し、3種類の敵対的攻撃に対して確かなロバスト性を獲得した。