Abstract
L’essor des modèles d’apprentissage profond a apporté une contribution significative à la reconnaissance des émotions dans les conversations (ERC). Cependant, cette tâche reste un défi important en raison de la pluralité et de la subjectivité des émotions humaines. Les travaux antérieurs sur l’ERC fournissent des modèles prédictifs utilisant principalement des représentations de la conversation basées sur des graphes. Dans ce travail, nous proposons une façon de modéliser le contexte conversationnel que nous incorporons à une stratégie d’apprentissage de métrique, avec un processus en deux étapes. Cela permet d’effectuer l’ERC dans un scénario de classification flexible et d’obtenir un modèle léger et efficace. En utilisant l’apprentissage de métrique à travers une architecture de réseau siamois, nous obtenons un score de macroF1 de 57,71% pour la classification des émotions dans les conversations sur le jeu de données DailyDialog, ce qui surpasse les travaux connexes. Ce résultat état-de-l’art est prometteur en ce qui concerne l’utilisation de l’apprentissage de métrique pour la reconnaissance des émotions, mais est perfectible au regard du microF1 obtenu.- Anthology ID:
- 2024.jeptalnrecital-taln.15
- Volume:
- 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position
- Month:
- 7
- Year:
- 2024
- Address:
- Toulouse, France
- Editors:
- Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-dac, Julie Mauclair, Jose G Moreno, Julien Pinquier
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA {\textbackslash}{\\&} AFPC
- Note:
- Pages:
- 219–233
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.15
- DOI:
- Cite (ACL):
- Barbara Gendron and Gaël Guibon. 2024. SEC : contexte émotionnel phrastique intégré pour la reconnaissance émotionnelle efficiente dans la conversation. In 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position, pages 219–233, Toulouse, France. ATALA {\textbackslash}{\\&} AFPC.
- Cite (Informal):
- SEC : contexte émotionnel phrastique intégré pour la reconnaissance émotionnelle efficiente dans la conversation (Gendron & Guibon, JEP/TALN/RECITAL 2024)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/jeptaln-2024-ingestion/2024.jeptalnrecital-taln.15.pdf