While Emotion Recognition in Conversations (ERC) has seen a tremendous advancement in the last few years, new applications and implementation scenarios present novel challenges and opportunities. These range from leveraging the conversational context, speaker and emotion dynamics modelling, to interpreting common sense expressions, informal language and sarcasm, addressing challenges of real time ERC, recognizing emotion causes, different taxonomies across datasets, multilingual ERC to interpretability. This survey starts by introducing ERC, elaborating on the challenges and opportunities pertaining to this task. It proceeds with a description of the emotion taxonomies and a variety of ERC benchmark datasets employing such taxonomies. This is followed by descriptions of the most prominent works in ERC with explanations of the Deep Learning architectures employed. Then, it provides advisable ERC practices towards better frameworks, elaborating on methods to deal with subjectivity in annotations and modelling and methods to deal with the typically unbalanced ERC datasets. Finally, it presents systematic review tables comparing several works regarding the methods used and their performance. The survey highlights the advantage of leveraging techniques to address unbalanced data, the exploration of mixed emotions and the benefits of incorporating annotation subjectivity in the learning phase.


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分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

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