本文是平安科技發表在ACL2020上的一篇論文，思路比較新穎，它將ERC任務看做序列標注任務，并對情感一致性進行建模。

之前解決ERC的思路是利用上下文的話語特征預測對話中單個話語的情感標簽，但是這樣做忽略了情感標簽之間的固有關系。本在本文中，作者提出了一種將情感分類看作序列標注的模型。對于給定的會話，我們考慮附近的情感標簽之間的關系，而不是獨立地預測話語的情感標簽，并一次性為整個會話選擇全局最佳的標簽序列。**情感一致性(emotional consistency)**就是指說話者下一句話的情感與這一句話的情感呈現出一致性。

本文的貢獻

第一次將ERC任務建模為序列標記，并用CRF建模會話中的情感一致性。CRF層利用上文和下文的情感標簽來聯合解碼整個對話的最佳標簽序列。

應用多層Transformer編碼器來增強基于LSTM的全局上下文編碼器，這是因為在遠距離上下文特征抽取方面，Transformer的抽取能力遠強于LSTM。

本文在三個對話數據集上做了實驗，實驗表明對情感一致性和遠程上下文依賴關系進行建?？梢蕴岣咔楦蟹诸惖男阅?。

模型

作者提出了Contextualized Emotion Sequence Tagging(CESTa)模型

話語特征提取(Utterances Features)

對于對話中的第t個話語，其句子表示**ut**由單層CNN提取并饋入全局上下文編碼器和個人上下文編碼器。

全局上下文編碼器(Global Context Encoder)

說話者之間的依賴關系對于對話中的情感動態至關重要，比如當前說話者的情緒可以被對方的話語改變，因此必須考慮上下文信息。全局上下文編碼器對所有句子編碼，使用的是多層Transformer + BiLSTM，意在捕捉長距離上下文信息。

個人上下文編碼器(Individual Context Encoder)

個人上下文編碼器會跟蹤每個說話者的自我依賴關系，從而反映出說話者在談話過程中對自己的情感影響。在情感慣性的影響下，說話者傾向于保持穩定的情緒狀態，直到對方導致變化。

本層采用的是LSTM作為個人上下文編碼器，在每個時間步輸出所有說話者的狀態。

CRF層

全局上下文編碼器的輸出gt和個人上下文編碼器的輸出st做一個拼接操作經過全連接層送入CRF層產生最終的預測，并選擇選擇最大分數的序列作為輸出。

實驗

作者在三個對話數據集上開展了實驗

與baseline相比，本文的模型在三個數據集上均取得了SOTA結果

研究Transformer Enhancing在不同長度對話上的表現

作者在IEMOCAP數據集上對比了CESTa模型與去掉Transformer的模型變體做了對比，從下圖可以看出，當數據集中話語長度超過54時，兩者之間的差距變大，體現出了Transformer在捕捉長距離上下文特征的能力。

情感一致性分析

作者在IEMOCAP數據集上檢驗了情感一致性，比較了兩個模型，一個是帶有CRF層的CESTa模型，另一個是使用softmax層而不是CRF進行分類的對比模型，從下圖可以看出CESTa模型較好地學習了情感一致性。

責任編輯：xj

原文標題：【ACL2020】CESTa, 將對話中的情感分類任務建模為序列標注任務

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