“你为什么不给我发短信?”，也许众多“直男”还没意识到严重性的时候

IFTNews：“你为什么不给我发短信！” 或许在很多“直男”还没有意识到其严重性之前，机器人就已经判断出这条信息背后的愤怒。平安金融金融壹账通Gamma Lab团队在近期国际顶级文本对话情感识别大赛中取得新突破。该机器人有望进一步了解人类的情绪。继获得国际微表情识别大赛OMG和面部动作单元（AU）检测大赛EmotioNet世界冠军后，Gamma Lab再次力压群雄，在SemEval2019：EmoContext国际顶级文本对话中获得全球第一名情感识别比赛。这是伽玛实验室第五次赢得国际顶级比赛，

金融壹账通再次战胜艰难的国际比赛

SemEval是由ACL（Association for Computational Linguistics，国际计算语言学协会）词汇语义组SIGLEX和SIGSEM组织的词汇语义计算领域的国际权威技术竞赛。该赛事自1998年开始举办，参会人员涵盖国内外一流大学和知名企业，这也意味着该赛事代表了国际最新技术和水平。

在本次 SemEval 2019 中，由金融壹账通 Gamma Lab 团队自主研发的基于上下文的对话情感识别系统以 F1 Score 0.7959 名列前茅。它击败了来自世界各地的165支球队，包括苏黎世理工学院和香港科技大学，充满了金牌。

OneConnect Gamma Lab AI情感识别技术

据了解，本次比赛使用超过30000个聊天式多轮对话数据集作为输入信息，预测说话者最后的情绪。金融壹账通的人工智能科学家表示，业内普遍认为，机器智能理解说话者的情绪主要有两个难点。有连续性和过渡性。具体来说，我们经常将快乐、愤怒、悲伤等情绪传递给他人；作为人类，在理解“你为什么不给我发短信！”时，如果不理解前文的悲伤或愤怒，我们很难判断这段话。同样，机器对情绪的识别也存在同样的模糊性，面部表情和语调的缺乏使得文本中的情绪难以识别。

然而，随着我们越来越多地使用短信应用程序进行交流，文本中的上下文情感识别对于向用户提供情感感知响应变得越来越重要。金融壹账通伽马实验室团队在深挖多轮对话意图识别技术的同时，开发了基于上下文的对话情感识别技术，结合情感理解领域的技术壁垒，直接接受对话上下文的文本内容输入，利用self-attention的力机制提取语义特征，通过深度双向Transformer结果实现对话领域的情感识别，绕过了传统的人体特征工程流程，高效实现了端到端情感识别的效果时间。

金融壹账通的AI情感识别技术对当前自然语言处理领域领先的BERT模型进行了有针对性的网络结构改进，更好地利用自注意力机制专门捕捉当前对话轮次及以上。每一轮对话的联合情感特征，依托在多轮对话和情感理解领域的技术和经验积累，金融壹账通Gamma Lab团队训练了多个24层的Attention Layers进行大规模情感识别. 模型，并通过自主研发的多模型融合融合技术，有效克服了上述两个难点，实现对话情感识别效果显着提升，

准确的情感识别大大提高了行业生产力

近年来，随着人工智能和信息化的加速发展，如何让机器自动理解人类的情绪，成为业界共同探索和攻克的难题。毫无疑问，自然语言处理和语言语义理解技术的快速发展势必会在其中发挥作用。重要角色。金融壹账通人工智能科学家介绍，在金融行业，有大量的营销、咨询、投诉等需求，近年来，越来越多的人工智能技术被应用到这些领域，从而降低人工成本，简化客户服务。工作强度和精神压力，提高服务客户的质量和效率等。但是哪项是错误的情绪识别，如何做好“机器人服务” 更热情、更个性化地为客户提供更好的服务成为我们研究的课题。整个情感识别领域的规模大、需求量大、重要性高，意味着对话情感识别具有重要的应用场景，服务于广阔的市场。

OneConnect Gamma Lab团队汇聚了全球顶尖的人工智能和大数据专家，已申请专利技术200多项。目前，伽玛实验室团队已尝试将精准情感识别技术应用到咨询、投诉、辅助客服等环节哪项是错误的情绪识别，让机器人为客户提供更温暖、更精准的服务。