초록
대화 내 감정 인식(Emotion Recognition in Conversations, ERC)은 공감 능력을 갖춘 기계 개발을 위해 점점 더 많은 주목을 받고 있다. 최근 많은 연구들이 딥러닝 모델을 활용하여 대화 맥락을 인지하는 방향으로 진행되고 있으나, 이러한 접근 방식은 감정적 단서를 추출하고 통합하는 능력이 부족하여 맥락을 충분히 이해하지 못하는 한계를 지닌다. 본 연구에서는 인지 이론(Cognitive Theory of Emotion)을 영감으로 받아, 감정적 단서를 추출하고 통합하는 다회차 추론 모듈을 설계함으로써 대화 맥락을 인지적 관점에서 보다 완전히 이해할 수 있도록 하는 새로운 컨텍스트 추론 네트워크(DialogueCRN)를 제안한다. 제안하는 추론 모듈은 직관적 정보 검색 과정과 의식적 추론 과정을 반복적으로 수행하며, 인간 고유의 인지적 사고 방식을 모방한다. 공개된 3개의 기준 데이터셋에서 실시한 광범위한 실험을 통해 제안 모델의 효과성과 우수성을 입증하였다.