摘要

近年来，对话中的情感识别（Emotion Recognition in Conversation, ERC）因其在医疗保健、教育和人力资源等多个领域的潜在广泛应用而受到研究人员的广泛关注。本文介绍了对话图卷积网络（Dialogue Graph Convolutional Network, DialogueGCN），这是一种基于图神经网络的情感识别方法。我们利用对话者之间的自身依赖性和相互依赖性来建模对话上下文，以实现情感识别。通过图网络，DialogueGCN 解决了当前基于循环神经网络（RNN）的方法中存在的上下文传播问题。实验证明，该方法不仅缓解了这些问题，还在多个基准情感分类数据集上超越了现有最先进水平。