論文の概要: Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When Predicting Emotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09602v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 20:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 00:31:37.641092
• Title: Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When Predicting Emotion
• Title（参考訳）: 言語モデルは感情を予測するときに感情トリガーを考慮しない
• Authors: Smriti Singh, Cornelia Caragea, Junyi Jessy Li,
• Abstract要約: 人間の感情が感情の予測において有意であると考えられる特徴とどのように相関するかを検討する。 EmoTriggerを用いて、感情のトリガーを識別する大規模言語モデルの能力を評価する。 分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.18073195745914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Situations and events evoke emotions in humans, but to what extent do they inform the prediction of emotion detection models? This work investigates how well human-annotated emotion triggers correlate with features that models deemed salient in their prediction of emotions. First, we introduce a novel dataset EmoTrigger, consisting of 900 social media posts sourced from three different datasets; these were annotated by experts for emotion triggers with high agreement. Using EmoTrigger, we evaluate the ability of large language models (LLMs) to identify emotion triggers, and conduct a comparative analysis of the features considered important for these tasks between LLMs and fine-tuned models. Our analysis reveals that emotion triggers are largely not considered salient features for emotion prediction models, instead there is intricate interplay between various features and the task of emotion detection.
• Abstract（参考訳）: 状況や出来事は人間の感情を誘発するが、感情検出モデルの予測はどの程度まで伝達されるのか? この研究は、人間に注釈付けされた感情が、モデルが感情の予測に適していると見なされる特徴とどのように相関するかを調査する。 まず,3つの異なるデータセットから得られた900のソーシャルメディア投稿からなる,新しいデータセットEmoTriggerを紹介した。 EmoTriggerを用いて、感情トリガーを識別する大規模言語モデル(LLM)の能力を評価し、これらのタスクにおいて重要なと思われる特徴をLLMと微調整モデルで比較分析する。 分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。

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