E-021
Relational Graph Attention Networks を利用した感情認識の検討

◎石渡太智・宮﨑太郎・後藤　淳・安田有希（NHK）

放送局では、SNS上で話題となっている出来事を番組に利用することが多くある。話題の情報を効率的に検索することを目指して、リツイート等の反響件数だけでなく投稿が示す感情極性も利用する研究を進めている。投稿文が示す感情は出来事の発生に関連性があり、話題を抽出する際の有効な指標と考えられる。本稿では、深層ニューラルネットワークの1つであるRelational Graph Attention Networksを利用した高精度な感情認識技術を提案する。提案手法では、文脈情報を抽出するネットワークと話者間の関係性を抽出するネットワークを組み合わせることで、認識精度の向上を図る。感情認識分野で広く用いられているIEMOCAPベンチマークデータセットを用いて提案手法の有効性を検証する。