論文の概要: NUS-Emo at SemEval-2024 Task 3: Instruction-Tuning LLM for Multimodal Emotion-Cause Analysis in Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17261v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 08:34:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-02 17:03:38.506457
- Title: NUS-Emo at SemEval-2024 Task 3: Instruction-Tuning LLM for Multimodal Emotion-Cause Analysis in Conversations
- Title（参考訳）: SemEval-2024 Task 3: Instruction-Tuning LLM for Multimodal Emotion-Cause Analysis in Conversations (英語)
- Authors: Meng Luo, Han Zhang, Shengqiong Wu, Bobo Li, Hong Han, Hao Fei,
- Abstract要約: 本稿では,SemEval-2024: Multimodal Emotion-Cause Analysis in Conversations のタスク3のために開発されたシステムアーキテクチャについて述べる。
当社のプロジェクトは,MECPE-Cat (Multimodal Emotion-Cause Pair extract with Emotion Category) に特化したサブタスク2の課題を対象としている。
提案手法により,MECPE-Catの複雑度を十分にナビゲートし,タスクの平均34.71%のF1スコアを達成し,リーダーボード上の第2位を確保できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.528160823423082
- License:
- Abstract: This paper describes the architecture of our system developed for Task 3 of SemEval-2024: Multimodal Emotion-Cause Analysis in Conversations. Our project targets the challenges of subtask 2, dedicated to Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction with Emotion Category (MECPE-Cat), and constructs a dual-component system tailored to the unique challenges of this task. We divide the task into two subtasks: emotion recognition in conversation (ERC) and emotion-cause pair extraction (ECPE). To address these subtasks, we capitalize on the abilities of Large Language Models (LLMs), which have consistently demonstrated state-of-the-art performance across various natural language processing tasks and domains. Most importantly, we design an approach of emotion-cause-aware instruction-tuning for LLMs, to enhance the perception of the emotions with their corresponding causal rationales. Our method enables us to adeptly navigate the complexities of MECPE-Cat, achieving a weighted average 34.71% F1 score of the task, and securing the 2nd rank on the leaderboard. The code and metadata to reproduce our experiments are all made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval-2024: Multimodal Emotion-Cause Analysis in Conversations のタスク3のために開発されたシステムアーキテクチャについて述べる。
本研究は,Multimodal Emotion-Cause Pair extract with Emotion Category (MECPE-Cat) に特化したサブタスク2の課題を対象としており,その課題に合わせた2成分システムを構築している。
タスクは,会話中の感情認識(ERC)と感情起因のペア抽出(ECPE)の2つのサブタスクに分割する。
これらのサブタスクに対処するために,さまざまな自然言語処理タスクやドメインにまたがる最先端のパフォーマンスを一貫して示すLarge Language Models (LLMs) の能力を活用している。
最も重要なことは、LLMに対する感情原因対応指導のアプローチを設計し、それに対応する因果的合理性を用いて感情の知覚を高めることである。
提案手法により,MECPE-Catの複雑度を十分にナビゲートし,タスクの平均34.71%のF1スコアを達成し,リーダーボード上の第2位を確保できる。
実験を再現するコードとメタデータはすべて公開されています。
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