論文の概要: Unraveling Emotions with Pre-Trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19668v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 15:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.945661
• Title: Unraveling Emotions with Pre-Trained Models
• Title（参考訳）: 事前学習モデルによる感情の解明
• Authors: Alejandro Pajón-Sanmartín, Francisco De Arriba-Pérez, Silvia García-Méndez, Fátima Leal, Benedita Malheiro, Juan Carlos Burguillo-Rial,
• Abstract要約: この研究は、3つのシナリオにおける感情検出における微調整と迅速なエンジニアリングの有効性を比較する。 実験では、感情認識のための微調整済みモデルで70%以上の測定値が得られる。 これらの進歩は、感情分析、人間とコンピュータの相互作用、および様々な領域にわたるユーザー行動の理解を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.463050040722855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models have significantly advanced the field of emotion recognition. However, there are still open challenges when exploring open-ended queries for Large Language Models (LLMs). Although current models offer good results, automatic emotion analysis in open texts presents significant challenges, such as contextual ambiguity, linguistic variability, and difficulty interpreting complex emotional expressions. These limitations make the direct application of generalist models difficult. Accordingly, this work compares the effectiveness of fine-tuning and prompt engineering in emotion detection in three distinct scenarios: (i) performance of fine-tuned pre-trained models and general-purpose LLMs using simple prompts; (ii) effectiveness of different emotion prompt designs with LLMs; and (iii) impact of emotion grouping techniques on these models. Experimental tests attain metrics above 70% with a fine-tuned pre-trained model for emotion recognition. Moreover, the findings highlight that LLMs require structured prompt engineering and emotion grouping to enhance their performance. These advancements improve sentiment analysis, human-computer interaction, and understanding of user behavior across various domains.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは感情認識の分野を著しく進歩させてきた。 しかし、Large Language Models (LLMs) のオープンエンドクエリを探索する際、まだオープンな課題がある。 現在のモデルは良い結果をもたらすが、オープンテキストの自動感情分析は、文脈的あいまいさ、言語的多様性、複雑な感情表現の解釈の難しさなど、重要な課題を示す。 これらの制限は、ジェネラリストモデルの直接適用を困難にする。 したがって、この研究は3つの異なるシナリオにおける感情検出における微調整と迅速なエンジニアリングの有効性を比較する。 一 簡易プロンプトを用いた微調整事前訓練モデル及び汎用LLMの性能 (二)LLMを用いた異なる感情の促進設計の有効性、及び (3)これらのモデルに対する感情的グループ化手法の影響 実験では、感情認識のための微調整済みモデルで70%以上の測定値が得られる。 さらに,LLMは,その性能を高めるために,構造化されたプロンプトエンジニアリングと感情グループ化を必要とすることが示唆された。 これらの進歩は、感情分析、人間とコンピュータの相互作用、および様々な領域にわたるユーザー行動の理解を改善する。

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