{Sanja {\v{S}}tajner Marc Franco-Salvador Neha Pawar Angelo Basile Mara Chinea Rios Yassine Benajiba}

要約

本論文では、人間とチャットボット間の英語テキスト会話における感情検出を目的としたEmoContext共有タスクへの参加を報告する。我々は4つのニューラルシステムを提案し、それらを統合することでさらなる性能向上を実現した。実験の結果、ニューラルアンサンブルシステムが、極めて不均衡な状況下でも3つの感情（SAD、HAPPY、ANGRY）を他の感情（OTHERS）と明確に区別できることを示した。最良のシステムはF1スコア0.77を達成し、全165件の提出の中でも4位の成績を収めた。