論文の概要: My Words Imply Your Opinion: Reader Agent-Based Propagation Enhancement for Personalized Implicit Emotion Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07367v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 10:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:41.349276
• Title: My Words Imply Your Opinion: Reader Agent-Based Propagation Enhancement for Personalized Implicit Emotion Analysis
• Title（参考訳）: 私の言葉はあなたの意見を暗示する:パーソナライズされたインシシト感情分析のための読者エージェントによる伝播促進
• Authors: Jian Liao, Yu Feng, Xiaoyu Wang, Suge Wang, Jianxing Zheng, Deyu Li,
• Abstract要約: 暗黙的感情分析(IEA)では、感情表現の微妙さはユーザー特有の特徴に特に敏感である。 既存の研究は、感情的テキストの著者的次元に着目して、パーソナライズを分析に注入することが多い。 本稿では,このタスクにおけるユーザ情報の欠落の問題に対処する新しいフレームワークであるRAPPIEモデルを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.531796406992282
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• Abstract: In implicit emotion analysis (IEA), the subtlety of emotional expressions makes it particularly sensitive to user-specific characteristics. Existing studies often inject personalization into the analysis by focusing on the authorial dimension of the emotional text. However, these methods overlook the potential influence of the intended reader on the reaction of implicit emotions. In this paper, we refine the IEA task to Personalized Implicit Emotion Analysis (PIEA) and introduce the RAPPIE model, a novel framework designed to address the issue of missing user information within this task. In particular, 1) we create reader agents based on the Large Language Model to simulate reader reactions, to address challenges of the spiral of silence and data incompleteness encountered when acquiring reader feedback information. 2) We establish a reader propagation role system and develop a role-aware emotion propagation multi-view graph learning model, which effectively deals with the sparsity of reader information by utilizing the distribution of propagation roles. 3) We annotate two Chinese PIEA datasets with detailed user metadata, thereby addressing the limitation of prior datasets that primarily focus on textual content annotation. Extensive experiments on these datasets indicate that the RAPPIE model outperforms current state-of-the-art baselines, highlighting the significance and efficacy of incorporating reader feedback into the PIEA process.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的感情分析(IEA)では、感情表現の微妙さはユーザー特有の特徴に特に敏感である。 既存の研究は、感情的テキストの著者的次元に着目して、パーソナライズを分析に注入することが多い。 しかし、これらの手法は、暗黙の感情の反応に対する意図された読者の潜在的影響を見落としている。 本稿では、IEAタスクをPersonalized Implicit Emotion Analysis (PIEA)に洗練させ、このタスク内で欠落したユーザ情報に対処する新しいフレームワークであるRAPPIEモデルを導入する。 特に 1) 読者の反応をシミュレートするLarge Language Modelに基づくリーダエージェントを作成し, 読者のフィードバック情報を取得する際に発生する沈黙の渦巻きやデータ不完全性の課題に対処する。 2) 読者伝達役システムを構築し, 伝達役の分布を利用して, 読者情報の疎結合を効果的に扱う役割認識型感情伝播多視点グラフ学習モデルを構築した。 3)2つの中国語PIEAデータセットに詳細なユーザメタデータを付加し,テキストコンテンツアノテーションに重点を置く先行データセットの制限に対処する。 これらのデータセットに対する大規模な実験は、RAPPIEモデルが現在の最先端ベースラインより優れており、PIEAプロセスに読者フィードバックを組み込むことの重要性と有効性を強調していることを示している。

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