Continuous Adversarial Text Representation Learning for Affective Recognition
作者: Seungah Son, Andrez Saurez, Dongsoo Har
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-02-28
备注: 6 pages, 3 figures, The 7th International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC 2025)
💡 一句话要点
提出连续对抗文本表示学习框架，提升情感识别任务性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 情感识别 文本表示学习 对比学习 连续情感标注 动态token扰动
📋 核心要点
- 现有预训练语言模型难以捕捉情感识别任务中细微的情感信息。
- 提出连续效价-唤醒标注系统指导对比学习，并使用动态token扰动机制关注情感相关token。
- 实验表明，该框架在情感分类基准测试中实现了高达15.5%的改进。
📝 摘要（中文）
预训练语言模型在语义理解方面表现出色，但在情感识别任务中捕捉细微情感信息方面存在不足。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖的框架，用于增强基于Transformer模型的情感感知嵌入。我们的方法引入了连续的效价-唤醒标注系统来指导对比学习，从而更有效地捕捉细微和多维的情感细微差别。此外，我们采用了一种动态token扰动机制，利用基于梯度的显著性来关注情感相关的token，从而提高模型对情感线索的敏感性。实验结果表明，所提出的框架优于现有方法，在情感分类基准测试中实现了高达15.5%的改进，突出了采用连续标签的重要性。这一改进表明，该框架在情感表示学习中是有效的，并能够实现精确和上下文相关的情感理解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决情感识别任务中，预训练语言模型难以有效捕捉细微情感信息的问题。现有方法通常使用离散的情感标签，无法充分表达情感的连续性和复杂性，导致模型对情感的理解不够精确。
核心思路：论文的核心思路是利用连续的效价-唤醒（Valence-Arousal）情感标注系统，并结合对比学习，使模型能够学习到更丰富、更细粒度的情感表示。同时，通过动态token扰动机制，使模型更加关注文本中与情感表达相关的关键token。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 连续情感标注模块：将文本数据标注为连续的效价和唤醒值。2) 对比学习模块：利用连续情感标签，通过对比学习的方式，训练模型学习情感表示。3) 动态token扰动模块：基于梯度计算token的显著性，并对显著性高的token进行扰动，以提高模型对情感关键信息的敏感性。4) 情感分类模块：利用学习到的情感表示进行情感分类。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 引入连续的情感标注系统，克服了离散标签的局限性。2) 提出动态token扰动机制，使模型能够自适应地关注情感相关的token。3) 将对比学习与连续情感标注相结合，有效提升了情感表示的质量。
关键设计：在对比学习中，使用了InfoNCE损失函数，鼓励模型将具有相似情感值的文本样本拉近，将具有不同情感值的样本推远。动态token扰动机制中，使用梯度作为token显著性的度量，并根据显著性大小对token进行随机替换。具体替换策略未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在情感分类基准测试中取得了显著的性能提升，最高可达15.5%。相较于现有方法，该框架能够更有效地捕捉细微的情感信息，并提高模型对情感线索的敏感性。这一结果验证了连续情感标注和动态token扰动机制的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服、心理健康评估等领域。通过更精确的情感识别，可以提升人机交互的自然性和有效性，为用户提供更个性化、更贴心的服务。未来，该方法有望扩展到其他模态数据，实现多模态情感理解。
📄 摘要（原文）
While pre-trained language models excel at semantic understanding, they often struggle to capture nuanced affective information critical for affective recognition tasks. To address these limitations, we propose a novel framework for enhancing emotion-aware embeddings in transformer-based models. Our approach introduces a continuous valence-arousal labeling system to guide contrastive learning, which captures subtle and multi-dimensional emotional nuances more effectively. Furthermore, we employ a dynamic token perturbation mechanism, using gradient-based saliency to focus on sentiment-relevant tokens, improving model sensitivity to emotional cues. The experimental results demonstrate that the proposed framework outperforms existing methods, achieving up to 15.5% improvement in the emotion classification benchmark, highlighting the importance of employing continuous labels. This improvement demonstrates that the proposed framework is effective in affective representation learning and enables precise and contextually relevant emotional understanding.