ANA at SemEval-2019 Task 3: 대화에서 계층적 LSTM과 BERT을 이용한 맥락 감정 인식

이 논문은 ANA 팀이 SemEval-2019 Task 3: EmoContext에 제출한 시스템을 설명합니다. 우리는 대화적 감정 인식을 위한 새로운 계층적 LSTM(HRLCE, Hierarchical LSTMs for Contextual Emotion Detection) 모델을 제안합니다. 이 모델은 대화 맥락을 고려하여 발화의 감정을 분류합니다. 결과는 우리의 HRCLE 모델이 가장 최근의 최신 텍스트 분류 프레임워크인 BERT를 능가함을 보여줍니다. 또한, BERT와 HRCLE가 생성한 결과를 결합하여 총점 0.7709를 달성하였으며, 이 점수는 경쟁에서 165개 팀 중 5위를 기록하였습니다.