論文の概要: Fine-grained Affective Processing Capabilities Emerging from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01664v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 15:32:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:00:35.995957
• Title: Fine-grained Affective Processing Capabilities Emerging from Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルから生まれるきめ細かな感情処理機能
• Authors: Joost Broekens, Bernhard Hilpert, Suzan Verberne, Kim Baraka, Patrick Gebhard and Aske Plaat
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTのゼロショット機能について,プロンプトのみを用いて情緒的な計算処理を行う方法について検討する。 b) 感情カテゴリーの観点で意味のある感情表現を持ち, c) 状況の基本的な評価に基づく感情誘発を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.17010996725842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models, in particular generative pre-trained transformers (GPTs), show impressive results on a wide variety of language-related tasks. In this paper, we explore ChatGPT's zero-shot ability to perform affective computing tasks using prompting alone. We show that ChatGPT a) performs meaningful sentiment analysis in the Valence, Arousal and Dominance dimensions, b) has meaningful emotion representations in terms of emotion categories and these affective dimensions, and c) can perform basic appraisal-based emotion elicitation of situations based on a prompt-based computational implementation of the OCC appraisal model. These findings are highly relevant: First, they show that the ability to solve complex affect processing tasks emerges from language-based token prediction trained on extensive data sets. Second, they show the potential of large language models for simulating, processing and analyzing human emotions, which has important implications for various applications such as sentiment analysis, socially interactive agents, and social robotics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル、特に生成事前学習変換器(GPT)は、多種多様な言語関連タスクにおいて印象的な結果を示す。 本稿では,ChatGPTのゼロショット機能について,プロンプトのみを用いて情緒的な計算処理を行う。 私たちはChatGPTをお見せします。 a) 価値,覚醒及び支配の次元において有意義な感情分析を行う b)感情のカテゴリー及びこれらの感情的次元における有意義な感情表現 c) OCC評価モデルの迅速な計算実装に基づいて,状況の基本的な評価に基づく感情誘発を行うことができる。 まず、複雑な影響処理タスクを解決できる能力は、広範なデータセットでトレーニングされた言語ベースのトークン予測から生まれます。 第二に、人間の感情をシミュレート、処理、分析するための大きな言語モデルの可能性を示し、感情分析、社会的対話型エージェント、社会ロボティクスといった様々な応用に重要な意味を持つ。

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