心理咨询场景下的情感分类旨在获得咨询者话语的情感倾向,为建立心理咨询AI助手提供支持。现有的方法利用语境信息获取文本情感倾向,但未考虑对话记录中当前句与前向近邻句之间的情感传递。针对这一问题,提出一种基于交互注意力(AOA)机...心理咨询场景下的情感分类旨在获得咨询者话语的情感倾向,为建立心理咨询AI助手提供支持。现有的方法利用语境信息获取文本情感倾向,但未考虑对话记录中当前句与前向近邻句之间的情感传递。针对这一问题,提出一种基于交互注意力(AOA)机制的心理咨询文本情感分类模型,根据时序对历史情感词分配权重,进而提高分类准确率。利用构建的心理健康情感词典分别提取对话双方的历史情感词序列,再将当前句和历史情感词序列输入到双向长短期记忆(BiLSTM)网络获取对应的特征向量,并利用艾宾浩斯遗忘曲线对历史情感词序列分配权重。通过AOA机制获得惯性特征和交互特征,并结合文本特征输入到分类层计算情感倾向概率。在公开数据集Emotional First Aid Dataset上的实验结果表明,相较于Caps-DGCN(Capsule network and Directional Graph Convolutional Network)模型,所提模型的F1值提高了1.55%。可见,所提模型可以有效提升心理咨询文本的情感分类效果。展开更多
文摘心理咨询场景下的情感分类旨在获得咨询者话语的情感倾向,为建立心理咨询AI助手提供支持。现有的方法利用语境信息获取文本情感倾向,但未考虑对话记录中当前句与前向近邻句之间的情感传递。针对这一问题,提出一种基于交互注意力(AOA)机制的心理咨询文本情感分类模型,根据时序对历史情感词分配权重,进而提高分类准确率。利用构建的心理健康情感词典分别提取对话双方的历史情感词序列,再将当前句和历史情感词序列输入到双向长短期记忆(BiLSTM)网络获取对应的特征向量,并利用艾宾浩斯遗忘曲线对历史情感词序列分配权重。通过AOA机制获得惯性特征和交互特征,并结合文本特征输入到分类层计算情感倾向概率。在公开数据集Emotional First Aid Dataset上的实验结果表明,相较于Caps-DGCN(Capsule network and Directional Graph Convolutional Network)模型,所提模型的F1值提高了1.55%。可见,所提模型可以有效提升心理咨询文本的情感分类效果。
