Hybrid Curriculum Learning for Emotion Recognition in Conversation
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- 问答环节
- 简介
- 思路出发点
- 相关知识
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- Curriculum Learning
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- Difficulty Measurer
- Training Scheduler
- Arousal-Valence emotion
- 任务定义
- 模型架构
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- 模型细节
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- conversation-level curriculum
- utterance-level curriculum
- 训练过程
- 实验结果
- 结论
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- conclusion1: CL in ERC
- conclusion2:
- question1:
- question2:
- question3:
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出版：AAAI
时间：2022
类型：对话中的情感识别
特点：结合课程学习，首次将CL应用于ERC任务
作者：Lin Yang*, Yi Shen*, Yue Mao, Longjun Cai
第一作者机构：Alibaba Group, Beijing, China
问答环节
之前看别人关于这篇文章的疑问，我用自己的理解来回答一下，有错误的话请各位朋友指正！
简介
会话中的情绪识别（ERC）旨在检测每个话语的情绪标签。最近的研究证明，以有意义的顺序而不是随机考虑训练样本可以提高模型的性能，因此我们提出了一种面向ERC的混合课程学习框架。我们的框架包括两个课程：（1）会话级课程（CC）；以及（2）话语水平课程（UC）。在CC中，我们基于会话中的“情绪转移”频率构建一个难度测量器，然后根据难度测量器返回的难度分数以“易到难”的模式安排会话。对于UC，它是从情感相似性的角度实现的，这逐渐增强了模型识别混淆情绪的能力。通过所提出的模型不可知混合课程学习策略，我们观察到在广泛的现有ERC模型上显
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