
초록
이 논문은 SemEval-2019 Task 3: EmoContext(문장 내 감정 감지)에 참가한 우리 시스템에 대해 설명한다. 본 작업의 목표는 주어진 텍스트 대화(사용자 발화와 그에 이어지는 두 번의 대화 맥락)에서 사용자 발화의 감정을 Happy, Sad, Angry, Others 중 하나의 감정 클래스로 식별하는 것이다. 우리 시스템인 ConSSED는 의미적 및 감성 신경망 모델을 구성 가능한 방식으로 조합한 시스템이다. 공식 제출 결과, 마이크로 평균 F1 점수는 75.31을 기록하여 총 165개 참가 시스템 중 16위를 차지하였다.