摘要

本文介绍了我们参与SemEval-2019任务3：EmoContext（文本中的上下文情感检测）的系统。该任务的目标是：针对给定的文本对话（即用户发言及其前两轮对话上下文），识别用户发言所表达的情感类别，从“高兴”“悲伤”“愤怒”或“其他”四类中进行分类。我们的系统名为ConSSED，是一种可配置的语义与情感神经网络模型的组合。在官方提交中，系统取得了75.31的微平均F1分数，在全部165个参赛系统中排名16位。