TG-ERC对话情绪识别模型

三代模型协同识别

融合话题、情绪与常识知识，提升对话情绪识别准确率。

Gou, Zhinan · Yuchen, Long · Jieli, Sun · 高凯

Expert Systems with Applications 2025

技术优势

话题情绪联动

用话题检测层从话语中提取话题表示，并用条件变分自编码器捕捉与情绪相关的隐变量，从而利用话题与情绪的关联。

常识知识注入

在Transformer结构上预测情绪时结合常识知识，能理解话语中的隐含含义。

四个数据集优于基线

在DailyDialog、MELD、IEMOCAP和EmoryNLP上均取得比基线更好的结果。

代码公开可复现

代码公开，研究者可以直接使用或进一步探索。

应用场景

• 智能对话系统：嵌入对话系统实时识别用户情绪，调整回复策略。
• 心理健康监测：在心理咨询对话中识别情绪波动，辅助评估心理状态。
• 教育辅导：识别学生学习中的情绪，让辅导系统调整讲解方式。
• 人力资源面试：分析面试者情绪，辅助HR评估沟通表现。
• 人机交互：让机器理解用户情绪，提升交互自然度。