EmoBERTa: RoBERTa를 활용한 대화에서 발화자 인식 기반 감정 인식

우리는 RoBERTa 기반의 대화 내 감정 인식(Speaker-Aware Emotion Recognition in Conversation)을 위한 간단하면서도 효과적인 접근법인 EmoBERTa를 제안한다. EmoBERTa는 대화의 각 발화 앞에 발화자 이름을 간단히 추가하고, 대화 내 발화들 사이에 구분 토큰을 삽입하는 방식을 통해, 말하는 사람의 내부 상태와 다른 발화자 간의 관계, 그리고 대화 맥락을 종합적으로 학습하여 현재 발화자의 감정을 엔드투엔드 방식으로 예측할 수 있다. 실험 결과, 간단하고 직관적인 접근법을 통해 두 가지 대표적인 ERC 데이터셋에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 달성하였다. 코드와 모델은 공개되어 있으며, GitHub 페이지(https://github.com/tae898/erc)에서 확인할 수 있다.