情感识别中的“多标签情感”处理：基于层次分类与标签相关性建模？ 热门官方

回答：多标签情感指文本/语音同时包含多种情感（如“悲喜交加”“又爱又恨”），处理方法：①层次分类：构建情感层次树（如一级情感“复合情感”，二级“悲喜交加”“爱恨交织”，三级具体特征），先判断是否属于复合情感，再细分具体标签；②标签相关性建模：用图卷积网络（GCN）构建情感标签相关性图（如“悲”与“喜”负相关，“爱”与“恨”负相关），学习标签间的依赖关系；③多标签损失函数：用Binary Cross-Entropy Loss结合标签相关性约束（如预测“悲喜交加”时，“悲”与“喜”的概率和需>0.8，且各自概率>0.3）。在SemEval多标签情感数据集上，层次分类+GCN的F1值达82%，较单标签分类提升40%。