Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retrieving Implicit and Explicit Emotional Events Using Large Language Models

論文の概要: Retrieving Implicit and Explicit Emotional Events Using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19128v3
Date: Sun, 01 Dec 2024 15:07:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-03 16:55:14.251542
Title: Retrieving Implicit and Explicit Emotional Events Using Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた暗黙的・明示的感情事象の検索
Authors: Guimin Hu, Hasti Seifi,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.245183693179267
License:
Abstract: Large language models (LLMs) have garnered significant attention in recent years due to their impressive performance. While considerable research has evaluated these models from various perspectives, the extent to which LLMs can perform implicit and explicit emotion retrieval remains largely unexplored. To address this gap, this study investigates LLMs' emotion retrieval capabilities in commonsense. Through extensive experiments involving multiple models, we systematically evaluate the ability of LLMs on emotion retrieval. Specifically, we propose a supervised contrastive probing method to verify LLMs' performance for implicit and explicit emotion retrieval, as well as the diversity of the emotional events they retrieve. The results offer valuable insights into the strengths and limitations of LLMs in handling emotion retrieval.
Abstract（参考訳）: 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。多くの研究がこれらのモデルを様々な観点から評価しているが、LLMが暗黙的かつ明示的な感情検索を行うことができる範囲は、まだ明らかにされていない。このギャップに対処するため,LLMのコモンセンスにおける感情検索能力について検討した。複数のモデルを含む広範囲な実験を通して、感情検索におけるLLMの能力を体系的に評価する。具体的には、暗黙的かつ明示的な感情検索のためのLLMのパフォーマンスと、それらが取得する感情事象の多様性を検証するために、教師付きコントラスト探索手法を提案する。その結果,感情検索におけるLLMの強みと限界に関する貴重な知見が得られた。

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