MIPS at SemEval-2024 Task 3: Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations with Multimodal Language Models

📄 arXiv: 2404.00511v3 📥 PDF

作者: Zebang Cheng, Fuqiang Niu, Yuxiang Lin, Zhi-Qi Cheng, Bowen Zhang, Xiaojiang Peng

分类: cs.CL, cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-03-31 (更新: 2024-04-11)

备注: Ranked 3rd in SemEval '24 Task 3 with F1 of 0.3435, close to 1st & 2nd by 0.0339 & 0.0025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MER-MCE框架以解决多模态情感原因提取问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态情感分析 情感原因提取 情感识别 对话系统 机器学习

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在多模态情感分析中未能充分利用不同模态的特征，导致情感理解和因果推断的准确性不足。
  2. 方法要点：提出MER-MCE框架，通过整合文本、音频和视觉信息，使用专门的情感编码器来提升情感识别和原因提取的效果。
  3. 实验或效果：我们的提交在加权F1分数上达到0.3435，排名第三，表现出色，显示出多模态方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了我们在SemEval 2024任务3子任务2中获胜的提交。我们提出了一种新颖的多模态情感识别与情感原因提取（MER-MCE）框架，结合文本、音频和视觉模态，使用专门的情感编码器。我们的方法通过利用特定模态的特征，增强了情感理解和因果推断，显著提升了性能。实验评估表明，我们的多模态方法具有优势，提交的加权F1分数为0.3435，排名第三，仅比第一名低0.0339，比第二名低0.0025。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态对话中的情感原因提取问题。现有方法通常未能充分利用不同模态的信息，导致情感分析的准确性和因果推断的效果不佳。

核心思路：我们提出的MER-MCE框架通过整合文本、音频和视觉模态，利用专门的情感编码器来捕捉各模态的特征，从而提升情感理解和因果推断的能力。

技术框架：该框架包括三个主要模块：文本编码器、音频编码器和视觉编码器，分别处理不同模态的信息，最后通过融合层将各模态的特征进行整合，以实现情感识别和原因提取。

关键创新：最重要的创新在于采用了模态特定的特征提取方法，使得每种模态的信息能够被更有效地利用，从而显著提升了情感分析的性能。与现有方法相比，我们的方法在因果推断上表现出更高的准确性。

关键设计：在模型设计中，我们使用了多层感知机（MLP）作为融合层，并采用了交叉熵损失函数来优化情感分类和原因提取的任务。此外，针对不同模态的特征，我们进行了特定的参数调整，以确保模型的最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

我们的实验结果显示，MER-MCE框架在加权F1分数上达到了0.3435，排名第三，距离第一名仅有0.0339的差距，显示出该方法在多模态情感分析中的竞争力和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括情感分析、智能客服、社交媒体监测等。通过更准确地识别对话中的情感及其原因，可以提升人机交互的质量，增强用户体验，并为情感驱动的应用提供支持。未来，该框架有望在心理健康监测和情感计算等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper presents our winning submission to Subtask 2 of SemEval 2024 Task 3 on multimodal emotion cause analysis in conversations. We propose a novel Multimodal Emotion Recognition and Multimodal Emotion Cause Extraction (MER-MCE) framework that integrates text, audio, and visual modalities using specialized emotion encoders. Our approach sets itself apart from top-performing teams by leveraging modality-specific features for enhanced emotion understanding and causality inference. Experimental evaluation demonstrates the advantages of our multimodal approach, with our submission achieving a competitive weighted F1 score of 0.3435, ranking third with a margin of only 0.0339 behind the 1st team and 0.0025 behind the 2nd team. Project: https://github.com/MIPS-COLT/MER-MCE.git