公开(公告)号：CN116415153A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310563793.7

申请日：2023-05-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张璞 ,  程馨 ,  李俊威 ,  何磊 ,  杨柳 ,  梁文涛

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/04 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于监督对比学习的文本对话情绪识别优化方法，包括：对数据集中的数据进行预处理；将预处理后的数据映射到说话者词典中，并添加提示信息；将添加提示信息后的数据输入到预训练语言模型中，得到包含了说话者信息的上下文表示；构建说话者记忆信息的表示；将说话者记忆信息的表示与上下文表示相加，得到目标语句的表示；将目标语句的表示输入到情绪识别模型中，得到识别结果；本发明引入了说话者记忆模块作为外部信息，丰富了模型信息；通过说话者词典映射的方式，令模型能更好地识别说话者；添加了难度评估函数以及课程学习策略，令训练时期的样本难易程度过渡更加平滑，有效缓解极端样本问题。

公开(公告)号：CN116311285A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310336981.6

申请日：2023-03-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张璞 ,  程馨 ,  何磊 ,  李俊威 ,  杨柳 ,  梁文涛

IPC: G06V30/19 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于灰度标签学习与说话者记忆的文本对话情绪识别优化方法，包括：对数据集中的数据进行预处理；将预处理后的数据映射到说话者词典中，并添加分隔提示标记；将添加分隔提示标记后的数据输入到预训练语言模型中，得到包含了说话者信息的上下文表示；构建说话者记忆信息的表示；将说话者记忆信息的表示与上下文表示相加，得到目标语句的表示；将目标语句的表示结合灰度标签以及独热情绪标签输入到情绪识别模型中，得到识别结果；本发明引入了说话者记忆模块作为外部信息，丰富了模型信息；本发明添加了灰度标签学习策略，反映情绪标签内部的关系，提升模型情绪识别能力。