論文の概要: Emotion-Aware Response Generation Using Affect-Enriched Embeddings with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01306v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 08:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:49:06.973774
• Title: Emotion-Aware Response Generation Using Affect-Enriched Embeddings with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた感情認識型埋め込みによる感情応答生成
• Authors: Abdur Rasool, Muhammad Irfan Shahzad, Hafsa Aslam, Vincent Chan,
• Abstract要約: 本研究は,精神医学的応用における大規模言語モデル(LLM)の感情的・文脈的理解を高めることの課題に対処する。 LLAMA 2、Flan-T5、ChatGPT 3.0、ChatGPT 4.0といった最先端のLLMと、複数の感情レキシコンを統合する新しいフレームワークを導入する。 一次データセットは、カウンセリング・アンド・サイコセラピー・データベースから2000以上の治療セッションの書き起こしを含み、不安、うつ病、トラウマ、中毒に関する議論をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.585143166250719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a need for empathetic and coherent responses in automated chatbot-facilitated psychotherapy sessions. This study addresses the challenge of enhancing the emotional and contextual understanding of large language models (LLMs) in psychiatric applications. We introduce a novel framework that integrates multiple emotion lexicons, including NRC Emotion Lexicon, VADER, WordNet, and SentiWordNet, with state-of-the-art LLMs such as LLAMA 2, Flan-T5, ChatGPT 3.0, and ChatGPT 4.0. The primary dataset comprises over 2,000 therapy session transcripts from the Counseling and Psychotherapy database, covering discussions on anxiety, depression, trauma, and addiction. We segment the transcripts into smaller chunks, enhancing them with lexical features and computing embeddings using BERT, GPT-3, and RoBERTa to capture semantic and emotional nuances. These embeddings are stored in a FAISS vector database, enabling efficient similarity search and clustering based on cosine similarity. Upon user query, the most relevant segments are retrieved and provided as context to the LLMs, significantly improving the models' ability to generate empathetic and contextually appropriate responses. Experimental evaluations demonstrate that in-corporating emotion lexicons enhances empathy, coherence, informativeness, and fluency scores. Our findings highlight the critical role of emotional embeddings in improving LLM performance for psychotherapy.
• Abstract（参考訳）: 自動チャットボットファシリケート精神療法セッションでは共感的かつ一貫性のある反応が必要である。 本研究は,精神医学的応用における大規模言語モデル(LLM)の感情的・文脈的理解を高めることの課題に対処する。 我々は,NRC Emotion Lexicon, VADER, WordNet, SentiWordNetなどの複数の感情レキシコンを,LAMA2, Flan-T5, ChatGPT 3.0, ChatGPT 4.0といった最先端のLLMと統合する新しいフレームワークを提案する。 一次データセットは、カウンセリング・アンド・サイコセラピー・データベースから2000以上の治療セッションの書き起こしを含み、不安、うつ病、トラウマ、中毒に関する議論をカバーしている。 テキストを小さなチャンクに分割し、語彙的特徴で拡張し、BERT、GPT-3、RoBERTaを用いて埋め込みを計算し、意味的および感情的なニュアンスを捉える。 これらの埋め込みはFAISSベクトルデータベースに格納され、コサイン類似性に基づいた効率的な類似性探索とクラスタリングを可能にする。 ユーザクエリでは、最も関連性の高いセグメントが検索され、LLMのコンテキストとして提供され、共感的かつコンテキスト的に適切な応答を生成するモデルの能力が大幅に向上する。 実験により, 感情の語彙が共感, コヒーレンス, 情報性, 流布度を高めることが確認された。 精神療法におけるLLM改善における感情埋め込みの重要性について検討した。

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