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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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감정 분석은 인공지능 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있는 주제이다. 본 연구에서는 RNN 모델을 통해 대화 내에서 발화를 통해 나타나는 특정 화자의 감정을 분석하고 파악한다. 대화(dialogue)에는 화자(speaker)를 두 가지 문맥 정보가 있는데, 하나는 해당 화자의 문맥 정보(self-dependency)이고 다른 하나는 해당화자와 상대방 화자 간의 문맥 정보(inter-speaker dependency)이다. 특히, 상대방 화자의 상태 문맥 정보가 현재 화자의 감정에 끼칠 수 있는 영향(inter-speaker dependency)을 고려하여 감정을 분석한다. 이를 위해, 기존의 DialogueRNN 모델에서 상대방의 상태 문맥을 파악할 수 있는 GRU(Gated Recurrent Unit) Cell을 하나 추가한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델이 기존의 DialogueRNN 모델 및 3가지 변형 모델과 비교했을 때, 더 높은 성능을 보였다.

Emotion recognition has increasingly received much attention in artificial intelligence, lately. In this paper, we present an RNN model that analyzes and identifies a speaker’s emotion appeared through utterances in conversation. There are two kinds of speaker considered context, self-dependency and inter-speaker dependency. In particular, we focus more on inter-speaker dependency by considering that the state context information of the relative speaker can affect the emotions of the current speaker. We propose a DialogueRNN based model that adds a new GRU Cell for catching inter-speaker dependency. Our model shows higher performance than the performances of DialogueRNN and its three variants on multiple emotion classification datasets.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험 방법
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

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