[论文解读] DialogueCRN: Contextual Reasoning Networks for Emotion Recognition in Conversations
本文提出DialogueCRN，一种新颖的上下文推理网络，通过模拟人类认知过程——特别是迭代式直觉检索与有意识推理——来建模对话中的情感识别。通过在双过程认知阶段整合情境层面和说话者层面的上下文情感线索，DialogueCRN在三个基准数据集上实现了最先进性能，展现出对上下文情感触发因素的优越理解能力。
Emotion Recognition in Conversations (ERC) has gained increasing attention for developing empathetic machines. Recently, many approaches have been devoted to perceiving conversational context by deep learning models. However, these approaches are insufficient in understanding the context due to lacking the ability to extract and integrate emotional clues. In this work, we propose novel Contextual Reasoning Networks (DialogueCRN) to fully understand the conversational context from a cognitive perspective. Inspired by the Cognitive Theory of Emotion, we design multi-turn reasoning modules to extract and integrate emotional clues. The reasoning module iteratively performs an intuitive retrieving process and a conscious reasoning process, which imitates human unique cognitive thinking. Extensive experiments on three public benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed model.
研究动机与目标
- 为解决现有情感识别模型（ERC）在从对话上下文中提取和整合情感线索方面的局限性。
- 通过模仿认知心理学中的直觉检索与有意识推理，建模情感形成的认知过程。
- 通过捕捉上下文线索的语义顺序与情感重要性，提升情感识别性能。
- 提出一种新型架构，通过分离感知与认知推理阶段，实现更优的上下文理解。
提出的方法
- 该模型采用基于LSTM网络的感知阶段，用于编码情境层面和说话者层面的上下文，将全局记忆存储于上下文信息中。
- 引入认知阶段，包含多轮推理模块，迭代执行直觉检索与有意识推理。
- 直觉检索过程利用注意力机制，从静态全局记忆中匹配相关的情感线索。
- 有意识推理过程利用LSTM网络，保留并更新动态工作记忆，建模线索之间的逻辑关系。
- 通过认知阶段的迭代优化，整合情感线索，实现更深层次的上下文理解。
- 情感分类器基于优化后的上下文表征，预测最终的情感标签。
实验结果
研究问题
- RQ1建模类人认知过程是否能提升对话中的情感识别性能？
- RQ2迭代式直觉检索与有意识推理如何增强情感线索的提取与整合？
- RQ3将感知与认知推理阶段分离，是否能提升ERC中的上下文理解能力？
- RQ4所提出的认知阶段在捕捉情感触发因素方面，相较于标准注意力机制或序列建模方法，优势有多大？
主要发现
- DialogueCRN在IEMOCAP、MELD和SEMAINE三个基准数据集上均达到最先进性能，持续超越现有方法。
- 该模型通过有效捕捉情感表达背后的原因与情境背景，显著提升了情感识别准确率。
- 案例研究显示，DialogueCRN能正确识别复杂情感触发因素，如“期望落空”导致的抑郁情绪，而其他模型则常出现误分类。
- 通过有意识推理整合情感线索，能够保持语义顺序与逻辑关系，减少对细微情感的误分类。
- 消融实验确认，直觉检索与有意识推理两个组件对实现最优性能均不可或缺。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。