2022年11月，博士生涂耿论文“Sentiment-Emotion-and Context-guided Knowledge Selection Framework for Emotion Recognition in Conversations”获人工智能领域顶级国际期刊《IEEE Transactions on Affective Computing》录用。
对话情绪识别（Emotion Recognition in Conversations, ERC）旨在识别对话中每个话语的情绪。然而，现有模型无法像人类一样识别话语的情感，部分原因是缺乏常识。尽管很多研究逐渐将常识性知识引入ERC，但它们无法根据不同的语境自适应地调整知识。本文提出了一种知识选择框架SKSEC，它由三个知识剔除（Knowledge Elimination, KE）模块和两个图注意力（Graph Attention, GAT）网络组成。具体地，在词级别KE中，当前话语中词语所对应的情感不同的外部知识被概率剔除。在话语或上下文级别KE中，如果当前话语或其上下文的知识表示和情感标签表示之间的相似性小于预设阈值，则对应知识将被剔除。然后，采用两个GAT来改进知识的权重。在情感GAT中，借助维度情感模型来度量话语中的词语及其对应的知识，并根据它们的情感相似性调整知识的权重。在语义GAT中，则根据上下文和合并知识之间的语义相似性来调整知识的权重。最后，将选择好的知识输入不同ERC模型中来评估知识的质量。实验结果显示了SKSEC框架在不同大小和领域数据集中的有效性。
整体架构
IEEE Transactions on Affective Computing是人工智能领域的顶级国际期刊，影响因子为13.99。在中科院学术推荐列表（升级版）中为一区刊物（CCF-B类）。
论文信息：
Geng Tu, Bin Liang, Dazhi Jiang* and Ruifeng Xu*. Sentiment- Emotion- and Context-guided Knowledge Selection Framework for Emotion Recognition in Conversations. IEEE Transactions on Affective Computing. 2022.
审稿：徐睿峰
校正：王 丹
