LastResort at SemEval-2024 Task 3: Exploring Multimodal Emotion Cause Pair Extraction as Sequence Labelling Task
作者: Suyash Vardhan Mathur, Akshett Rai Jindal, Hardik Mittal, Manish Shrivastava
分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2024-04-02
💡 一句话要点
提出多模态情感原因对提取模型以解决情感分析问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态情感分析 情感原因提取 序列标注 BiLSTM CRF层 对话分析 机器学习
📋 核心要点
- 现有方法在多模态环境下对情感原因的提取研究较少，导致情感分析的准确性不足。
- 本文提出将多模态情感原因提取视为发言标注和序列标注问题，采用BiLSTM和CRF层进行建模。
- 在实验中，所提模型在SemEval 2024任务排行榜上取得了第八名的成绩，F1-score为0.1759。
📝 摘要（中文）
对话是人类最自然的交流形式，每个发言可能表达多种情感。尽管已有大量研究致力于文本中的情感检测，但在多模态环境下寻找情感原因的研究相对较少。SemEval 2024引入了多模态情感原因分析任务，旨在提取对话中各个发言所反映的情感及其对应的情感原因。本文提出将该任务视为发言标注和序列标注问题，并对不同编码器的基线模型进行比较研究，使用BiLSTM添加对话的上下文信息，最后添加CRF层以更有效地建模相邻发言之间的相互依赖关系。在官方排行榜上，我们的架构排名第八，F1-score达到0.1759。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态对话中情感原因提取的问题。现有方法在处理多模态数据时，往往忽视了情感与其原因之间的复杂关系，导致情感分析的效果不佳。
核心思路：我们将多模态情感原因提取视为发言标注和序列标注问题，通过引入BiLSTM来捕捉上下文信息，并使用CRF层来建模相邻发言之间的依赖关系，以提高提取的准确性。
技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估四个主要模块。首先对多模态数据进行处理，然后通过BiLSTM提取特征，最后利用CRF层进行序列标注。
关键创新：本文的主要创新在于将多模态情感原因提取任务转化为序列标注问题，并通过CRF层有效建模发言之间的依赖关系，这在现有研究中尚属首次。
关键设计：模型中使用BiLSTM作为编码器，以捕捉上下文信息，CRF层则用于优化输出序列的连贯性。损失函数采用交叉熵损失，以提高模型的训练效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在SemEval 2024任务排行榜上，所提模型取得了第八名的成绩，F1-score达到0.1759。与基线模型相比，本文方法在情感原因提取的准确性上有显著提升，展示了多模态数据处理的有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在情感分析、社交媒体监测和人机交互等领域。通过准确提取情感原因，可以帮助企业更好地理解用户情感，优化产品和服务，提升用户体验。未来，该技术还可能应用于心理健康监测和情感计算等新兴领域。
📄 摘要（原文）
Conversation is the most natural form of human communication, where each utterance can range over a variety of possible emotions. While significant work has been done towards the detection of emotions in text, relatively little work has been done towards finding the cause of the said emotions, especially in multimodal settings. SemEval 2024 introduces the task of Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations, which aims to extract emotions reflected in individual utterances in a conversation involving multiple modalities (textual, audio, and visual modalities) along with the corresponding utterances that were the cause for the emotion. In this paper, we propose models that tackle this task as an utterance labeling and a sequence labeling problem and perform a comparative study of these models, involving baselines using different encoders, using BiLSTM for adding contextual information of the conversation, and finally adding a CRF layer to try to model the inter-dependencies between adjacent utterances more effectively. In the official leaderboard for the task, our architecture was ranked 8th, achieving an F1-score of 0.1759 on the leaderboard.