텍스트 대화에서 감정 탐지 및 분류를 위한 주의 기반 모델링

본 논문은 텍스트 대화 모델링과 감정 인식 문제를 다룹니다. 제안된 모델은 1) 단어 임베딩의 전통적인 얕은 방법 대신 깊은 전이 학습을 활용하고, 2) 가장 중요한 텍스트 부분에 집중하기 위해 자기 주의 메커니즘(self-attention mechanisms)을 사용하며, 3) 차례대로 진행되는 대화 모델링을 통해 감정 분류를 수행합니다. 이 접근 방식은 수작업으로 만든 특징이나 어휘집에 의존하지 않습니다. 본 모델은 텍스트에서 맥락적 감정 인식을 위한 SemEval-2019 공유 작업에서 제공한 데이터로 평가되었습니다. 모델은 매우 경쟁력 있는 결과를 보여주었습니다.