論文要旨：従来の感情認識は単純なカテゴリー分類に基づいていたが，人間の感情の複雑さをより正確に捉えるために，Valence（感情価），Arousal（覚醒度），Dominance（支配性）の3次元で感情を分析するVADモデルの利用が提案されている．本研究では，EMOBankデータセットと事前学習済み大規模言語モデルであるRoBERTaを用いて，VADを認識するtransformerモデルの効率的な構造を提案する．