REFLECT: 감정, 감성, 공손성 및 격식에 대한 역할 인식 탐지

요약

본 논문은 대화에서 감정, 감성, 공손성, 격식(SEPF)과 같은 의사소통적 의미를 탐지하기 위해 역할 인식 트랜스포머 아키텍처를 제안합니다. 이 모델은 네 가지 SEPF 차원을 의미 역할 레이블링(SRL) 구성으로 매핑하여 셀프-어텐션 메커니즘에 직접 통합합니다. 그 결과, 기존 BERT 기반 모델 대비 다양한 감정 및 공손성 측면에서 성능 향상을 입증했습니다.

핵심 포인트

• SEPF (감성/감정/공손성/격식)를 탐지하기 위해 역할 인식 트랜스포머 아키텍처 제안
• SRL 구성을 셀프-어텐션에 통합하여 의미 역할을 적응적으로 가중치 부여
• 특히 감정과 공손성 측면에서 기존 모델 대비 성능 향상 확인
• 언어학적 기반의 수정이 예측 성능과 해석 가능성 모두 개선함을 입증