我院教师及其指导的研究生在中科院1区Top期刊《Expert Systems with Applications》上发表了题为《TG-ERC: Utilizing three generation models to handle emotion recognition in conversation tasks》的学术论文，我校为第一作者单位。

论文针对主题和情感之间的潜在相关性，设计了一个结合三种不同的生成模型来增强对话中的情绪识别（ERC）的全新框架（TG-ERC）。该模型利用条件变分编码器生成主题表示，来有效的捕获ERC中主题与潜在情绪之间关系。同时，针对复杂对话语境，该模型设计了外部知识表示模块，通过注意力机制融合COMET常识图谱知识，构建主题-情绪-常识的三元关联表征。TG-ERC创新地整合了三种生成模型（VAE、CVAE和COMET）的优势，从对话中全面捕捉主题、情感和外部知识。这种多方面的集成显著地提高了ERC的鲁棒性和准确性。