초록
텍스트에서 표현된 감정을 예측하는 것은 자연어 처리(NLP) 커뮤니티에서 잘 연구된 문제입니다. 최근에는 텍스트에서 표현된 감정의 원인을 추출하는 데 대한 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 이전의 대부분 연구는 문서 내에서 인과 관계를 갖는 감정 추론에 초점을 맞추었습니다. 본 연구에서는 대화에서 감정 원인 범위와 인과 관계를 추출하기 위한 신경망 모델을 제안합니다. 이러한 모델 학습을 위해 우리는 발화 단위로 원인 범위가 주석화된 RECCON 데이터셋을 사용합니다. 특히, 우리는 MuTEC라는 엔드투엔드 다중태스크 학습 프레임워크를 제안하여 대화에서 감정, 감정 원인 및 인과 관계를 추출합니다. 이는 기존의 기준 모델들이 실제 감정을 이용하여 원인을 추출하는 것과 대조됩니다. MuTEC는 데이터셋에 제공된 대부분의 데이터 폴드에서 기준 모델들보다 우수한 성능을 보입니다.