초록
대화 내 감정 인식(ERC)은 대화 상황에서 화자의 상태를 분석하고 그의 감정을 식별하는 것을 목표로 한다. 최근 ERC 연구들은 주로 맥락 모델링에 초점을 맞추고 있으나, 맥락적 감정 경향성의 표현을 간과하고 있다. 이를 보완하기 위해, 다양한 모달리티에서 다중 모달 정보와 발화의 감정 경향성을 효과적으로 추출할 수 있도록 새로운 구조인 Emoformer를 제안한다. Emoformer는 각 모달리티로부터 다중 모달 감정 벡터를 추출한 후, 문장 벡터와 융합하여 감정 캡슐(emotion capsule)을 생성한다. 또한, Emoformer 구조를 통해 감정 벡터를 추출하고, 맥락 분석 모델을 통해 감정 분류 결과를 도출하는 엔드투엔드 ERC 모델인 EmoCaps를 설계하였다. 두 가지 벤치마크 데이터셋을 활용한 실험을 통해 제안 모델은 기존 최고 성능 모델들보다 우수한 성능을 보였다.