DI-UMONS : Dépôt institutionnel de l’université de Mons

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2020-10-06 - Colloque/Article dans les actes avec comité de lecture - Anglais - page(s)

Delbrouck Jean-Benoit , Tits Noé , Brousmiche Mathilde , Dupont Stéphane , "A Transformer-based joint-encoding for Emotion Recognition and Sentiment Analysis" in Second Grand Challenge and Workshop on Multimodal Language - ACL 2020, Seattle, USA, 2020

  • Codes CREF : Intelligence artificielle (DI1180), Technologies de l'information et de la communication (TIC) (DI4730)
  • Unités de recherche UMONS : Théorie des circuits et Traitement du signal (F105)
  • Instituts UMONS : Institut NUMEDIART pour les Technologies des Arts Numériques (Numédiart)
Texte intégral :

Abstract(s) :

(Anglais) Understanding expressed sentiment and emotions are two crucial factors in human multimodal language. This paper describes a Transformer-based joint-encoding (TBJE) for the task of Emotion Recognition and Sentiment Analysis. In addition to use the Transformer architecture, our approach relies on a modular co-attention and a glimpse layer to jointly encode one or more modalities. The proposed solution has also been submitted to the ACL20: Second Grand-Challenge on Multimodal Language to be evaluated on the CMU-MOSEI dataset. The code to replicate the presented experiments is open-source .

Identifiants :
  • DOI : 10.18653/v1/2020.challengehml-1.1