Multimodal Emotion-Cause Pair Extractionin Conversations
对话中的多模态 情绪-原因对 的提取
论文题目（Title）：Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations
研究问题（Question）：情绪原因提取，以及情绪原因对提取
研究动机（Motivation）：现有对话情绪识别的工作中缺少情绪原因的分析
主要贡献（Contribution）：
1. 提出对话中情绪原因对的提取任务Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction（MECPE）；
2. 以情景喜剧《老友记》为来源 ，构建了一个多模态情感原因数据集(ECF)。
研究思路（Idea）：
任务1:多模态情绪-原因对提取 (MECPE)，分为主观原因和客观原因。
任务2:多模态情绪-原因对提取 情绪类别(MECPE-Cat)，如图3，哪个对话造成了哪个情绪的产生。
研究方法（Method）：
首先基于训练好的情感分类器识别情绪话语，然后根据两种相对位置(即， -2， -1, 0)的先验分布，对一个情绪的原因话语进行抽样。
C-Bernoulli：基于多变量伯努利分布假设，我们独立地对每个相对位置进行二元预测，以确定其对应的话语是否是原因话语；
文本：用预先训练好的300维GloVe向量初始化每个标记，并将它们输入一个带有标准注意机制的BiLSTM编码器，然后获得每个话语的文本特征。除了BiLSTM之外，还使用预先训练好的BERT作为基本的单词编码器，并将每个话语独立地输入其中。
音频：基于INTERSPEECH 2009情感挑战特征集，通过openSMILE工具包提取6373维声学特征；
视频：应用了一种3D-CNN网络，命名为C3D，利用深度3D ConvNet学习时空特征，从每个话语的视频中提取128维的视觉特征vi。具体来说，我们从每个视频中采样16帧，分辨率为171 × 128，并将它们馈送到C3D网络中提取a4096维视频描述符，然后用线性层进行降维。
研究过程（Process）：
1.数据集（Dataset）：ECF数据集
2.评估指标（Evaluation）
3.实验结果（Result）
总结（Conclusion）：MECPE是一项具有挑战性的任务。这项工作只是对这项任务的初步研究。提议的 两个基线系统有很大的改进空间。虽然多模态特征被证明对 MECPE任务是有效的，但增加是相当有限的。
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