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预测对话中的引发情绪
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了预测对话中情感的新问题（PEC），通过三个维度的建模，融入了两种深度神经网络架构。实证评估结果显示自依赖和最近性模型对预测任务的重要性，顺序模型在短对话中的质量以及图神经模型在改善长对话的预测中的重要性。
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关键要点
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本研究提出了预测对话中情感的新问题（PEC）。
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研究通过建模顺序、自依赖和最近性三个维度来预测下一轮的情感。
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采用了两种深度神经网络架构来捕捉对话中的话语顺序和网络形成。
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实证评估结果显示自依赖和最近性模型对预测任务的重要性。
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简单的顺序模型在短对话中的质量较高。
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图神经模型在改善长对话的情感预测中具有重要性。
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