DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for ER in Dialogues

DialogueCRN：基于情感识别的对话情境推理网络研究笔记

第一遍阅读

标题：

DialogueCRN用于构建情感识别网络以促进对话中的交流

摘要（“Abstract”）：

作者构建了一个基于认知视角的对话上下文神经网络（DialogueCRN）模型，并对其进行了深入分析和研究。

方法：“novel Contextual Reasoning Networks (DialogueCRN)”

作者构建了多个阶段的情感分析系统用于信息处理。该系统反复进行直接的搜索机制配合经过深思熟虑的分析步骤模拟人类式的认知模式

结论（“ Conclusion” )：

|数据集|ACC|weighted-F1|Macro-F1|

|- - - - -|- -|- - - - - - - - -|- - - - - - -|

| IEMOCAP | 66.05 | 66.20 | | 66.38

|MELD|60.73|58.39|35.51|

本论文引入了认知阶段（cognitive phase）

在认知阶段中构建了多轮推理模块，并反复执行直觉检索和有意识推理过程以模拟人类特有的思维模式。最终捕获引发当前情绪的关键信息点并将其用于分类工作。

基于三个不同的数据集的测试结果表明，在考虑认知因素时能够更优地展现出情绪线索，并显著提高了E