连贯性与语篇结构的对话情绪识别

摘要

现有的对话情绪识别模型在上下文建模时通常忽视了话语间的连贯性特征和语篇结构信息。为此，提出了基于连贯性特征与语篇结构的对话情绪识别模型。通过进行话语连贯性检测，排除弱连贯或不连贯的话语信息，采用构建连贯矩阵获取局部与全局的连贯信息；利用对话解析器构建语篇结构关系，并采用有向无环图进行语篇结构建模，同时传递语篇结构信息和说话者信息；通过交互注意力对连贯信息与语篇信息进行交互融合，生成情感标签。在2个公开数据集上进行了实验验证，结果表明，提出模型与现有相关模型相比，在性能指标上有一定的提升。

关键词

对话情绪识别 / 话语连贯性 / 语篇结构 / 图神经网络