A Contextualized Real-Time Multimodal Emotion Recognition for Conversational Agents using Graph Convolutional Networks in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2310.18363v1 📥 PDF

作者: Fathima Abdul Rahman, Guang Lu

分类: cs.CL, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2023-10-24

备注: 5 pages (4 main + 1 reference), 2 figures. Submitted to IEEE FG2024

💡 一句话要点

提出基于图卷积网络的实时多模态情感识别方法以提升对话代理的情感理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 情感识别 对话代理 图卷积网络 强化学习 多模态融合 实时处理 上下文化

📋 核心要点

  1. 现有情感识别方法主要依赖完整视频序列，无法满足对话代理实时情感识别的需求。
  2. 本文提出了基于图卷积网络和强化学习的上下文化情感识别方法，通过分组发言提取上下文信息。
  3. 实验结果显示，conER-GRL在IEMOCAP数据集上表现优异，相较于其他模型具有显著的实时情感识别能力提升。

📝 摘要（中文）

随着生成性人工智能和大型语言模型的发展，对话代理日益受到欢迎。为了更好地与用户互动，理解用户情感至关重要。现有情感识别方法多依赖完整视频序列，无法满足实时性需求。本文提出了一种新的情感识别范式，即基于图卷积网络和强化学习的上下文化情感识别方法（conER-GRL）。该方法通过将对话分割为小组发言，有效提取上下文信息，并利用门控循环单元（GRU）提取多模态特征。更重要的是，图卷积网络和强化学习代理级联训练，以捕捉互动场景中情感特征的复杂依赖关系。实验结果表明，conER-GRL在IEMOCAP基准数据集上优于其他先进模型，能够实时识别多模态对话信号中的情感。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对话代理在实时情感识别中的挑战，现有方法无法有效处理多模态信号的实时性和上下文信息的提取问题。

核心思路：提出的conER-GRL方法通过将对话分割为小组发言，结合图卷积网络和强化学习，旨在捕捉情感特征的复杂依赖关系，从而实现实时情感识别。

技术框架：整体架构包括对话分组、GRU特征提取、图卷积网络处理和强化学习训练四个主要模块。对话首先被分割为小组发言，然后通过GRU提取多模态特征，最后利用GCN和RL进行情感特征的学习和优化。

关键创新：本研究的创新在于将图卷积网络与强化学习相结合，级联训练以捕捉互动场景中的情感特征依赖关系，这在现有情感识别方法中尚属首次。

关键设计：在模型设计中，采用门控循环单元（GRU）提取多模态特征，使用图卷积网络处理特征之间的关系，并通过强化学习优化情感识别的决策过程，确保模型在实时性和准确性上的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，conER-GRL模型在IEMOCAP基准数据集上的表现优于其他先进模型，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），显示出其在实时多模态情感识别中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能客服、虚拟助手和情感计算等领域。通过实时识别用户情感，对话代理能够提供更具人性化的响应，提升用户体验。未来，该技术有望在心理健康监测和人机交互等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Owing to the recent developments in Generative Artificial Intelligence (GenAI) and Large Language Models (LLM), conversational agents are becoming increasingly popular and accepted. They provide a human touch by interacting in ways familiar to us and by providing support as virtual companions. Therefore, it is important to understand the user's emotions in order to respond considerately. Compared to the standard problem of emotion recognition, conversational agents face an additional constraint in that recognition must be real-time. Studies on model architectures using audio, visual, and textual modalities have mainly focused on emotion classification using full video sequences that do not provide online features. In this work, we present a novel paradigm for contextualized Emotion Recognition using Graph Convolutional Network with Reinforcement Learning (conER-GRL). Conversations are partitioned into smaller groups of utterances for effective extraction of contextual information. The system uses Gated Recurrent Units (GRU) to extract multimodal features from these groups of utterances. More importantly, Graph Convolutional Networks (GCN) and Reinforcement Learning (RL) agents are cascade trained to capture the complex dependencies of emotion features in interactive scenarios. Comparing the results of the conER-GRL model with other state-of-the-art models on the benchmark dataset IEMOCAP demonstrates the advantageous capabilities of the conER-GRL architecture in recognizing emotions in real-time from multimodal conversational signals.