대화에서 감정 인식: 연구 과제, 데이터셋 및 최근의 발전

감정은 인간에게 내재된 것이며, 따라서 감정 이해는 인간처럼 행동하는 인공지능(AI)의 핵심 부분입니다. 대화에서의 감정 인식(ERC)은 페이스북, 유튜브, 레딧, 트위터 등과 같은 플랫폼에서 공개적으로 이용 가능한 대화 데이터의 방대한 양으로부터 의견을 추출할 수 있는 능력 때문에 자연어 처리(NLP) 분야의 새로운 연구 전선으로 점점 더 주목받고 있습니다. 또한 이는 건강 관리 시스템(심리 분석 도구로서), 교육(학생들의 좌절감 이해) 등 다양한 분야에서 잠재적인 응용 가능성을 가지고 있습니다. 또한 ERC는 사용자의 감정을 이해해야 하는 감정 인식 대화 생성에도 매우 중요합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해서는 효과적이고 확장성이 뛰어난 대화형 감정 인식 알고리즘이 필요합니다. 그러나 여러 연구 과제들로 인해 이 문제를 해결하는 것은 어려운 일입니다. 본 논문에서는 이러한 과제들을 논하고 최근 이 분야의 연구 동향에 대해 조명합니다. 또한 이러한 접근법들의 단점을 설명하고 ERC 연구 과제들을 성공적으로 극복하지 못하는 이유에 대해 논의합니다.