論文の概要: LaERC-S: Improving LLM-based Emotion Recognition in Conversation with Speaker Characteristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07260v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 09:36:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 16:10:27.041171
• Title: LaERC-S: Improving LLM-based Emotion Recognition in Conversation with Speaker Characteristics
• Title（参考訳）: LaERC-S:話者特性との対話におけるLLMに基づく感情認識の改善
• Authors: Yumeng Fu, Junjie Wu, Zhongjie Wang, Meishan Zhang, Lili Shan, Yulin Wu, Bingquan Li,
• Abstract要約: 会話における感情認識(英: Emotion Recognition in conversation、ERC)とは、会話中の発話ごとに人間の感情を識別するタスクである。 ERCにおける最近の研究は、感情状態を理解するために話者モデリングを用いた事前訓練された大規模言語モデル(LLM)の利用を模索している。 LLMを刺激する新しいフレームワークであるLaERC-Sを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.284238441231853
• License:
• Abstract: Emotion recognition in conversation (ERC), the task of discerning human emotions for each utterance within a conversation, has garnered significant attention in human-computer interaction systems. Previous ERC studies focus on speaker-specific information that predominantly stems from relationships among utterances, which lacks sufficient information around conversations. Recent research in ERC has sought to exploit pre-trained large language models (LLMs) with speaker modelling to comprehend emotional states. Although these methods have achieved encouraging results, the extracted speaker-specific information struggles to indicate emotional dynamics. In this paper, motivated by the fact that speaker characteristics play a crucial role and LLMs have rich world knowledge, we present LaERC-S, a novel framework that stimulates LLMs to explore speaker characteristics involving the mental state and behavior of interlocutors, for accurate emotion predictions. To endow LLMs with this knowledge information, we adopt the two-stage learning to make the models reason speaker characteristics and track the emotion of the speaker in complex conversation scenarios. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate the superiority of LaERC-S, reaching the new state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 会話における感情認識(Emotion Recognition in conversation,ERC)は、会話中の発話ごとに人間の感情を識別するタスクであり、人間とコンピュータのインタラクションシステムにおいて大きな注目を集めている。 従来のERC研究は、主に発話間の関係から生じる話者固有の情報に焦点を当てており、会話に関する十分な情報がない。 ERCにおける最近の研究は、感情状態を理解するために話者モデリングを用いた事前訓練された大規模言語モデル(LLM)の利用を模索している。 これらの手法は奨励的な結果を得たが、抽出された話者固有の情報は感情的ダイナミクスを示すのに苦労している。 本稿では,LLMの話者特性が重要な役割を担い,LLMが豊かな世界知識を持つという事実を動機として,LLMを刺激する新しいフレームワークであるLaERC-Sを提案する。 この知識情報をLLMに付与するために、複雑な会話シナリオにおいて、モデルが話者特性を推論し、話者の感情を追跡するために、2段階学習を採用する。 3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、LaERC-Sの優位性を示し、新しい最先端に到達した。

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