{Sanja {\v{S}}tajner Marc Franco-Salvador Neha Pawar Angelo Basile Mara Chinea Rios Yassine Benajiba}

초록

본 논문에서는 인간과 챗봇 간의 영문 대화 텍스트에서 감정을 탐지하는 EmoContext 공동 과제에 참가한 결과를 제시한다. 우리는 네 가지 신경망 시스템을 제안하고, 이를 결합함으로써 성능을 추가로 향상시켰다. 실험을 통해 우리의 신경망 앙상블 시스템이 매우 불균형한 환경에서도 세 가지 감정(SAD, HAPPY, ANGRY)을 다른 감정(OTHERS)과 효과적으로 구분할 수 있음을 입증하였다. 최고의 성능을 보인 시스템은 F1 점수 0.77을 기록하여 총 165개의 제출 중 4위를 차지하였다.