Emotion recognition in conversation (ERC) aims to detect the emotion label for each utterance. Motivated by recent studies which have proven that feeding training examples in a meaningful order rather than considering them randomly can boost the performance of models, we propose an ERC-oriented hybrid curriculum learning framework. Our framework consists of two curricula: (1) conversation-level curriculum (CC); and (2) utterance-level curriculum (UC). In CC, we construct a difficulty measurer based on "emotion shift" frequency within a conversation, then the conversations are scheduled in an "easy to hard" schema according to the difficulty score returned by the difficulty measurer. For UC, it is implemented from an emotion-similarity perspective, which progressively strengthens the model's ability in identifying the confusing emotions. With the proposed model-agnostic hybrid curriculum learning strategy, we observe significant performance boosts over a wide range of existing ERC models and we are able to achieve new state-of-the-art results on four public ERC datasets.


翻译:在谈话中,情感识别(ERC)旨在检测每个语句的情感标签。最近的研究证明,以有意义的顺序而不是随机地考虑培训范例来喂养培训范例可以提高模型的性能,我们为此建议了一个以ERC为导向的混合课程学习框架。我们的框架包括两个课程:(1) 谈话级别课程(CC);(2) 演讲级别课程(UC ) 。 在CC 中,我们根据谈话中的“情绪转变”频率构建了一个困难度量度器,然后根据困难测量器的难度分数,将对话安排在“容易硬”的系统里。对于UC来说,它从情感-相似的角度实施,这逐步加强了模型识别混乱情绪的能力。我们通过拟议的示范-不可知性混合课程学习战略,观察到了现有各种ERC模型的巨大性能提升,我们能够在四个公开的 ERC 数据集上取得新的最新效果。

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