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/2412.07367v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 07:31:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:45:48.509011
• 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, Yujin Zheng, Jun Zhao, Suge Wang, Jianxing Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,Personalized IEA(PIEA)とRAPPIEモデルについて紹介する。 我々は、読者のフィードバックをシミュレートするために、大きな言語モデルに基づくリーダーエージェントを作成する。 我々は、英語と中国語のソーシャルメディアをカバーする2つの新しいPIEAデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.628440499885238
• License:
• Abstract: The subtlety of emotional expressions makes implicit emotion analysis (IEA) particularly sensitive to user-specific characteristics. Current studies personalize emotion analysis by focusing on the author but neglect the impact of the intended reader on implicit emotional feedback. In this paper, we introduce Personalized IEA (PIEA) and present the RAPPIE model, which addresses subjective variability by incorporating reader feedback. In particular, (1) we create reader agents based on large language models to simulate reader feedback, overcoming the issue of ``spiral of silence effect'' and data incompleteness of real reader reaction. (2) We develop a role-aware multi-view graph learning to model the emotion interactive propagation process in scenarios with sparse reader information. (3) We construct two new PIEA datasets covering English and Chinese social media with detailed user metadata, addressing the text-centric limitation of existing datasets. Extensive experiments show that RAPPIE significantly outperforms state-of-the-art baselines, demonstrating the value of incorporating reader feedback in PIEA.
• Abstract（参考訳）: 感情表現の微妙さは、暗黙の感情分析(IEA)を特にユーザ固有の特徴に敏感にする。 現在の研究では、著者に焦点をあてて感情分析をパーソナライズするが、意図した読者が暗黙の感情フィードバックに与える影響を無視する。 本稿では、Personalized IEA(PIEA)を紹介し、読者フィードバックを取り入れた主観的変動に対処するRAPPIEモデルを提案する。 特に,(1)大規模言語モデルに基づく読解エージェントを作成し,読者のフィードバックをシミュレートし,「沈黙効果のスピラル」の問題と実際の読解反応のデータ不完全性を克服する。 2) 疎読者情報を用いたシナリオにおいて, 感情の対話的伝播過程をモデル化する役割認識型多視点グラフ学習を開発した。 (3) 既存のデータセットのテキスト中心の制限に対処するため,英語と中国語のソーシャルメディアを詳細なユーザメタデータでカバーする2つの新しいPIEAデータセットを構築した。 大規模実験により,RAPPIEは最先端のベースラインを著しく上回り,PIEAにリーダフィードバックを組み込むことの価値が示された。

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