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 论   文  作   者: 谭晓聪,郭军军,线岩团,相艳
 论   文  名   称: 基于一致性图卷积模型的多模态对话情绪识别
 论文发表刊物: 计算机应用研究(2017)
 论文发表时间: 2023
 卷   号  页   码:
 论   文  描   述:
 收   录  情   况:
  论   文  摘   要:
        多模态对话情绪识别是一项根据对话中话语的文本、语音、图像模态预测其情绪类别的任务。针对现有研究主要关注话语上下文的多模态特征提取和融合,而没有充分考虑每个说话人情绪特征利用的问题,提出一种基于一致性图卷积网络的多模态对话情绪识别模型。该模型首先构建了多模态特征学习和融合的图卷积网络,获得每条话语的上下文特征;在此基础上,以说话人在完整对话中的平均特征为一致性约束,使模型学习到更合理的话语特征,从而提高预测情绪类别的性能。在两个基准数据集IEMOCAP和 MELD 上与其他基线模型进行了比较,结果表明所提模型优于其他模型。此外,还通过消融实验验证了一致性约束和模型其他组成部分的有效性。
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