論文の概要: Recent Advancement of Emotion Cognition in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13354v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 09:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:40:00.657298
• Title: Recent Advancement of Emotion Cognition in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける感情認知の最近の進歩
• Authors: Yuyan Chen, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における感情認知は、様々なアプリケーションのパフォーマンス向上に不可欠である。 我々は、感情分類、感情的に豊かな反応生成、心の理論などを中心に、現在の研究の展望を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.23093997384297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion cognition in large language models (LLMs) is crucial for enhancing performance across various applications, such as social media, human-computer interaction, and mental health assessment. We explore the current landscape of research, which primarily revolves around emotion classification, emotionally rich response generation, and Theory of Mind assessments, while acknowledge the challenges like dependency on annotated data and complexity in emotion processing. In this paper, we present a detailed survey of recent progress in LLMs for emotion cognition. We explore key research studies, methodologies, outcomes, and resources, aligning them with Ulric Neisser's cognitive stages. Additionally, we outline potential future directions for research in this evolving field, including unsupervised learning approaches and the development of more complex and interpretable emotion cognition LLMs. We also discuss advanced methods such as contrastive learning used to improve LLMs' emotion cognition capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における感情認知は、ソーシャルメディア、人間とコンピュータの相互作用、メンタルヘルスアセスメントなど、さまざまなアプリケーションにおけるパフォーマンス向上に不可欠である。 我々は、感情分類、感情的に豊かな反応生成、心の理論を主軸とする現在の研究の展望を探求するとともに、注釈付きデータへの依存や感情処理の複雑さといった課題を認識している。 本稿では,感情認知のためのLSMの最近の進歩について,詳細な調査を行う。 我々は、Ulric Neisserの認知段階と整合して、重要な研究、方法論、成果、資源を探究する。 さらに、教師なし学習アプローチや、より複雑で解釈可能な感情認知LLMの開発など、この発展分野における研究の今後の方向性について概説する。 また、LLMの感情認知能力を向上させるために使用されるコントラスト学習などの高度な手法についても論じる。

関連論文リスト

• Retrieving Implicit and Explicit Emotional Events Using Large Language Models [4.245183693179267]
  大規模言語モデル (LLM) は近年,その優れたパフォーマンスから注目されている。 本研究では,LLMのコモンセンスにおける感情検索能力について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T19:56:28Z)
• AER-LLM: Ambiguity-aware Emotion Recognition Leveraging Large Language Models [18.482881562645264]
  この研究は、あいまいな感情を認識する上でのLarge Language Models(LLM)の可能性を探究する最初のものである。 我々はゼロショットと少数ショットのプロンプトを設計し、過去の対話を曖昧な感情認識のための文脈情報として組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T23:25:21Z)
• Enhancing Emotional Generation Capability of Large Language Models via Emotional Chain-of-Thought [50.13429055093534]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な感情認識タスクにおいて顕著な性能を示した。 本研究では,感情生成タスクにおけるLLMの性能を高めるための感情連鎖(ECoT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T16:42:10Z)
• An Appraisal-Based Chain-Of-Emotion Architecture for Affective Language Model Game Agents [0.40964539027092906]
  本研究では,感情的知性課題の解決と感情のシミュレートを目的とした大規模言語モデルの能力について検討する。 心理学的評価研究に基づいて,ゲーム内の感情シミュレーションのための新たな感情連鎖アーキテクチャを提示し,評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T16:55:49Z)
• Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。 また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。 次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z)
• Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli [53.53886609012119]
  我々は、感情的な刺激を理解するために、大規模言語モデルの能力を探究する第一歩を踏み出す。 実験の結果,LLMは感情的知能を把握でき,その性能は感情的刺激によって改善できることがわかった。 EmotionPromptが生成タスクの性能を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T00:57:12Z)
• Emotion Recognition from Multiple Modalities: Fundamentals and Methodologies [106.62835060095532]
  マルチモーダル感情認識(MER)のいくつかの重要な側面について論じる。 まず、広く使われている感情表現モデルと感情モダリティの簡単な紹介から始める。 次に、既存の感情アノテーション戦略とそれに対応する計算タスクを要約する。 最後に,実世界のアプリケーションについて概説し,今後の方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T21:55:20Z)
• Computational Emotion Analysis From Images: Recent Advances and Future Directions [79.05003998727103]
  本章では,画像感情分析(IEA)を計算的観点から導入することを目的としている。 心理学の一般的な感情表現モデルから始めます。 そして、研究者たちが解決しようとしている重要な計算問題を定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T13:33:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。