要約
この論文では、対話から感情と原因のペアを抽出することに焦点を当て、SemEval-2023 Task~3「会話におけるマルチモーダル感情原因分析のコンペティション」への提出物を紹介します。
具体的には、私たちのアプローチは、感情分類のための微調整された GPT-3.5 と、原因を検出するための BiLSTM ベースのニューラル ネットワークの組み合わせに依存しています。
私たちはサブタスク 1 のランキングで 2 位のスコアを獲得し、0.264 という最も高い加重平均比例 F1 スコアの 1 つを通じて私たちのアプローチの有効性を実証しました。
要約(オリジナル)
In this paper, we present our submission to the SemEval-2023 Task~3 ‘The Competition of Multimodal Emotion Cause Analysis in Conversations’, focusing on extracting emotion-cause pairs from dialogs. Specifically, our approach relies on combining fine-tuned GPT-3.5 for emotion classification and a BiLSTM-based neural network to detect causes. We score 2nd in the ranking for Subtask 1, demonstrating the effectiveness of our approach through one of the highest weighted-average proportional F1 scores recorded at 0.264.
arxiv情報
| 著者 | Roman Kazakov,Kseniia Petukhova,Ekaterina Kochmar |
| 発行日 | 2024-04-08 13:25:03+00:00 |
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