論文の概要: Do Large Language Models Possess Sensitive to Sentiment?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02370v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 01:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 20:41:08.420120
• Title: Do Large Language Models Possess Sensitive to Sentiment?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは知覚に敏感か?
• Authors: Yang Liu, Xichou Zhu, Zhou Shen, Yi Liu, Min Li, Yujun Chen, Benzi John, Zhenzhen Ma, Tao Hu, Zhiyang Xu, Wei Luo, Junhui Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、言語理解における異常な能力を示した。 本稿では,LLMがテキストモーダルの感情を検知し,反応する能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.509651727736212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently displayed their extraordinary capabilities in language understanding. However, how to comprehensively assess the sentiment capabilities of LLMs continues to be a challenge. This paper investigates the ability of LLMs to detect and react to sentiment in text modal. As the integration of LLMs into diverse applications is on the rise, it becomes highly critical to comprehend their sensitivity to emotional tone, as it can influence the user experience and the efficacy of sentiment-driven tasks. We conduct a series of experiments to evaluate the performance of several prominent LLMs in identifying and responding appropriately to sentiments like positive, negative, and neutral emotions. The models' outputs are analyzed across various sentiment benchmarks, and their responses are compared with human evaluations. Our discoveries indicate that although LLMs show a basic sensitivity to sentiment, there are substantial variations in their accuracy and consistency, emphasizing the requirement for further enhancements in their training processes to better capture subtle emotional cues. Take an example in our findings, in some cases, the models might wrongly classify a strongly positive sentiment as neutral, or fail to recognize sarcasm or irony in the text. Such misclassifications highlight the complexity of sentiment analysis and the areas where the models need to be refined. Another aspect is that different LLMs might perform differently on the same set of data, depending on their architecture and training datasets. This variance calls for a more in-depth study of the factors that contribute to the performance differences and how they can be optimized.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、言語理解における異常な能力を示した。 しかし、LLMの感情能力を総合的に評価する方法は、引き続き課題である。 本稿では,LLMがテキストモーダルの感情を検知し,反応する能力について検討する。 LLMの多様なアプリケーションへの統合が進みつつあるため、ユーザエクスペリエンスや感情駆動タスクの効果に影響を与えるため、感情的なトーンに対する感受性を理解することが極めて重要である。 我々は,肯定的感情,否定的感情,中立的感情などの感情を識別し,適切な応答を行う上で,いくつかの顕著なLDMの性能を評価する一連の実験を行った。 モデルのアウトプットは様々な感情ベンチマークで分析され、その反応は人間の評価と比較される。 我々の発見は、LLMは感情に基本的な感受性を示すが、その正確さと一貫性にはかなりのバリエーションがあり、微妙な感情的な手がかりをよりよく捉えるためのトレーニングプロセスのさらなる強化の必要性を強調していることを示している。 例えば、このモデルでは、強い肯定的な感情を中立と誤って分類したり、あるいは皮肉や皮肉をテキストに認識できない場合もあります。 このような誤分類は、感情分析の複雑さと、モデルを洗練する必要がある領域を浮き彫りにする。 もうひとつの側面は、異なるLLMが、アーキテクチャやデータセットのトレーニングによって、同じデータセット上で異なるパフォーマンスを行う可能性がある、ということです。 この分散は、パフォーマンスの違いと最適化方法に寄与する要因について、より深く研究する必要がある。

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