conv-emotion
会话情感识别技术及最新数据集与模型更新
本页面介绍了会话情感识别技术，包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型，如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集，并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型，并链接至其他重要项目和研究。
项目介绍：conv-emotion
在现代的对话系统中，理解对话中的情感是实现更具同理心和更具情感联系的对话生成的关键步骤。conv-emotion项目专注于对话情感识别，通过使用大量数据集和先进模型来推动这一领域的发展。
项目背景
情感识别在对话中不仅仅限于识别每一句话的情感，更需要考虑到对话参与者之间的互动状态和依赖关系。这些技术的首要目的在于训练能够生成具有情感的对话的通用情感检测模型。
项目内容
这个项目提供了一系列用于情感识别的模型和方法，具体包括：
优秀的模型与成果
- COSMIC模型：这是一个使用常识知识来识别对话中情感的框架。该模型通过学习参与对话的对话者之间的互动来实现情感识别。
- TL-ERC模型：一种基于迁移学习的对话情感识别框架，通过从生成性对话建模中迁移上下文级别权重来实现。
- DialogueGCN模型：一种用于对话情感识别的图卷积神经网络，利用说话者之间自我和相互依赖性来建模对话上下文。
- DialogueRNN模型：一种定制的递归神经网络（RNN），旨在实时模拟每位发言者的特征和对话情境。
多模态情感识别
项目里还包括一些专注于多模态情感识别的方法，例如ICON和CMN模型，它们整合了文本、音频及视觉信号来提升情感识别的准确性。
数据集与结果
该项目数据库中提供的各种数据集（如IEMOCAP、MELD等），使得对话情感识别研究更加系统和有方向。项目中的主要方法在多个基准数据集上均取得了最先进的结果，凸显了其在情感识别中的优越性。
数据格式要求
这些网络期望输入由情感/情绪标签和每个对话中每句话的发言者信息组成。代码可以被适应于执行只有前述话语可用并且目标是为当前/目标话语贴标签的任务。
总结
通过不断迭代和更新，conv-emotion项目在情感识别领域取得了卓越的进展。无论是在新模型的开发与优化上，还是在高质量数据集的构建和使用上，该项目都极大地推动了对话情感识别的研究和应用。
引用
所有使用conv-emotion代码的研究应引用相应的文献和论文，以推动开源研究的透明度和影响力。具体引用方式已在项目各个模块中提供，研究人员可根据需求进行引用。
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