A Transformer-based joint-encoding for Emotion Recognition and Sentiment Analysis

A Transformer-based joint-encoding for Emotion Recognition and Sentiment Analysis

基于Transformer的情感识别和情感分析联合编码
摘要1.简介2.相关工作3.模型3.1 单模态Transformer的编码3.2多模态Transformer编码3.3分类层
4.特征提取4.1语言4.2声音4.3视觉
5.数据集6.实验6.1实验设置6.2结果
7.讨论8.总结

摘要
理解表达的情绪和情感是人类多模态语言的两个重要因素。本文提出了一种基于Transformer的联合编码（TBJE）用于情绪识别和情感分析。 除了使用Transformer架构之外，我们的方法还依赖于模块化的共同注意力和glimpse层来共同编码一个或多个模态。 提出的解决方案也已提交给ACL20：第二次多模态语言大挑战，将在CMU-MO

A Transformer-based joint-encoding for Emotion Recognition and Sentiment Analysis最先出现在Python成神之路。