論文の概要: From Rational Answers to Emotional Resonance: The Role of Controllable Emotion Generation in Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04075v2
- Date: Tue, 14 Oct 2025 02:07:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-15 14:23:56.702028
- Title: From Rational Answers to Emotional Resonance: The Role of Controllable Emotion Generation in Language Models
- Title（参考訳）: 合理的回答から感情共鳴へ:言語モデルにおける制御可能な感情生成の役割
- Authors: Yurui Dong, Luozhijie Jin, Yao Yang, Bingjie Lu, Jiaxi Yang, Zhi Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一貫性があり、制御可能で、文脈的に適切な方法で感情を表現するのに苦労する。
感情ベクトル(EV)に基づく制御可能な感情生成フレームワークを提案する。
本手法は、追加のトレーニングやアーキテクチャの変更なしに、感情のトーンを微調整し、連続的に調整することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.350658746140788
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: Emotion is a fundamental component of human communication, shaping understanding, trust, and engagement across domains such as education, healthcare, and mental health. While large language models (LLMs) exhibit strong reasoning and knowledge generation capabilities, they still struggle to express emotions in a consistent, controllable, and contextually appropriate manner. This limitation restricts their potential for authentic human-AI interaction. Methods: We propose a controllable emotion generation framework based on Emotion Vectors (EVs) - latent representations derived from internal activation shifts between neutral and emotion-conditioned responses. By injecting these vectors into the hidden states of pretrained LLMs during inference, our method enables fine-grained, continuous modulation of emotional tone without any additional training or architectural modification. We further provide theoretical analysis proving that EV steering enhances emotional expressivity while maintaining semantic fidelity and linguistic fluency. Results: Extensive experiments across multiple LLM families show that the proposed approach achieves consistent emotional alignment, stable topic adherence, and controllable affect intensity. Compared with existing prompt-based and fine-tuning-based baselines, our method demonstrates superior flexibility and generalizability. Conclusion: Emotion Vector (EV) steering provides an efficient and interpretable means of bridging rational reasoning and affective understanding in large language models, offering a promising direction for building emotionally resonant AI systems capable of more natural human-machine interaction.
- Abstract（参考訳）: 目的:感情は、人間のコミュニケーション、理解、信頼、そして教育、医療、メンタルヘルスといった分野におけるエンゲージメントの基本的な構成要素である。
大きな言語モデル(LLM)は強力な推論と知識生成能力を持っているが、それでも一貫性があり、制御可能で、文脈的に適切な方法で感情を表現するのに苦労している。
この制限は、真の人間とAIの相互作用の可能性を制限する。
方法: 感情ベクトル(EV)に基づく制御可能な感情生成フレームワークを提案する。
これらのベクトルを推論中に予め訓練したLLMの隠れ状態に注入することにより、追加のトレーニングやアーキテクチャの変更なしに感情のトーンを微粒化し、連続的に調整することが可能となる。
さらに,EVのステアリングがセマンティックな忠実さと言語的親和性を維持しつつ,感情的表現性を高めることを証明する理論的解析を行った。
結果: 複数のLLMファミリーを対象とした広範囲な実験により,提案手法は一貫した感情的アライメント,安定な話題の定着,および制御可能な影響強度を達成できることが示唆された。
既存のプロンプトベースおよび微調整ベースラインと比較して,本手法は優れた柔軟性と一般化性を示す。
結論: 感情ベクトル(EV)ステアリングは、大きな言語モデルで合理的な推論と感情的理解をブリッジする効率的かつ解釈可能な手段を提供し、より自然な人間と機械の相互作用が可能な感情的に共鳴するAIシステムを構築するための有望な方向を提供する。
関連論文リスト
- MELLM: Exploring LLM-Powered Micro-Expression Understanding Enhanced by Subtle Motion Perception [47.80768014770871]
マイクロ圧縮大言語モデル(MELLM)を提案する。
MLLMの強い推論能力を備えた微妙な顔の動き知覚戦略を取り入れている。
我々のモデルは、マイクロ圧縮理解(MEU)において優れた堅牢性と一般化能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-11T15:08:23Z) - AI with Emotions: Exploring Emotional Expressions in Large Language Models [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、特定の感情状態で質問に答えるエージェントとしてロールプレイを行う。
ラッセルの「サイクムプレックス」モデルは、眠気(覚醒)と快楽(静寂)の軸に沿った感情を特徴づける。
評価の結果, 生成した回答の感情状態は, 仕様と一致していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T18:49:25Z) - Retrieving Implicit and Explicit Emotional Events Using Large Language Models [4.245183693179267]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T19:56:28Z) - A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.52259252807191]
MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。
本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:14:53Z) - EmoLLM: Multimodal Emotional Understanding Meets Large Language Models [61.179731667080326]
マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)は、目的とするマルチモーダル認識タスクにおいて顕著な性能を達成している。
しかし、主観的、感情的にニュアンスのあるマルチモーダルコンテンツを解釈する能力はほとんど解明されていない。
EmoLLMは、マルチモーダルな感情理解のための新しいモデルであり、2つのコア技術が組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:33:02Z) - Grounding Multimodal Large Language Models in Actions [65.88208317380793]
我々はMLLMを異なる実施形態とその関連する行動空間にベストグラウンドする方法について研究する。
連続的な動作に対しては、学習されたトークン化が十分なモデリング精度を実現することが示される。
離散的な動作に対して、これらの動作をMLLMのネイティブな出力トークン空間と意味的に整合させることが、最も高いパフォーマンスをもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T06:12:04Z) - AesBench: An Expert Benchmark for Multimodal Large Language Models on
Image Aesthetics Perception [64.25808552299905]
AesBenchはMLLMの審美的知覚能力の総合評価を目的とした専門家ベンチマークである。
本稿では,プロの審美専門家が提供した多彩な画像内容と高品質なアノテーションを特徴とするEAPD(Expert-labeled Aesthetics Perception Database)を構築した。
本稿では,知覚(AesP),共感(AesE),評価(AesA),解釈(AesI)の4つの視点からMLLMの審美的知覚能力を測定するための統合的基準を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-16T10:58:07Z) - Enhancing Emotional Generation Capability of Large Language Models via Emotional Chain-of-Thought [50.13429055093534]
大規模言語モデル(LLM)は様々な感情認識タスクにおいて顕著な性能を示した。
本研究では,感情生成タスクにおけるLLMの性能を高めるための感情連鎖(ECoT)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-12T16:42:10Z) - Customising General Large Language Models for Specialised Emotion
Recognition Tasks [24.822342337306363]
言語感情認識において,大規模言語モデル (LLM) がどのように機能するかを検討する。
具体的には、公開され、広く使われているLLM -- Chat General Language Modelを例示します。
我々は2つの異なるモーダル適応手法、すなわちディープ・プロンプト・チューニングと低ランク適応を用いてターゲットにカスタマイズする。
実験結果から, 適応型LLMは, 他の最先端の深層モデルよりも容易に優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-22T08:09:13Z) - DialogueLLM: Context and Emotion Knowledge-Tuned Large Language Models
for Emotion Recognition in Conversations [28.15933355881604]
大規模言語モデル(LLM)は、多くの下流自然言語処理(NLP)タスクに対して異常な有効性を示している。
LLaMAモデルの微調整により得られた文脈と感情の知識をチューニングしたLLMであるダイアログLLMを提案する。
会話データセットにおける3つの感情認識のベンチマークについて,提案手法の総合評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:15:34Z) - Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。
また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。
次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z) - A Survey on Multimodal Large Language Models [71.63375558033364]
GPT-4Vで表されるマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、新たな研究ホットスポットとなっている。
本稿では,MLLMの最近の進歩を追跡・要約することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T15:21:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。