論文の概要: EmoLoom-2B: Fast Base-Model Screening for Emotion Classification and VAD with Lexicon-Weak Supervision and KV-Off Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01112v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 08:25:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.036055
• Title: EmoLoom-2B: Fast Base-Model Screening for Emotion Classification and VAD with Lexicon-Weak Supervision and KV-Off Evaluation
• Title（参考訳）: EmoLoom-2B: Lexicon-Weak SupervisionとKV-Off Evaluationによる感情分類とVADのための高速ベースモデルスクリーニング
• Authors: Zilin Li, Weiwei Xu, Xuanbo Lu, Zheda Liu,
• Abstract要約: EmoLoom-2Bは2Bパラメータ以下の小さな言語モデルを、感情分類とValence-Arousal-Dominance予測のための高速なスクリーニング候補に変換する。 プロトコルに忠実で公平な評価を保証するため,単一入力出力契約の下でデータのロード,トレーニング,推論を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.702916401734916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce EmoLoom-2B, a lightweight and reproducible pipeline that turns small language models under 2B parameters into fast screening candidates for joint emotion classification and Valence-Arousal-Dominance prediction. To ensure protocol-faithful and fair evaluation, we unify data loading, training, and inference under a single JSON input-output contract and remove avoidable variance by adopting KV-off decoding as the default setting. We incorporate two orthogonal semantic regularizers: a VAD-preserving constraint that aligns generated text with target VAD triples, and a lightweight external appraisal classifier that provides training-time guidance on goal attainment, controllability, certainty, and fairness without injecting long rationales. To improve polarity sensitivity, we introduce Valence Flip augmentation based on mirrored emotional pairs. During supervised fine-tuning, we apply A/B mixture sampling with entropy-aware temperature scheduling to balance coverage and convergence. Using Qwen-1.8B-Chat as the base model, EmoLoom-2B achieves strong performance on GoEmotions and EmpatheticDialogues, and demonstrates robust cross-corpus generalization on DailyDialog. The proposed recipe is budget-aware, auditable, and re-entrant, serving as a dependable screening pass before heavier training or multimodal fusion.
• Abstract（参考訳）: EmoLoom-2Bは2Bパラメータ以下で小さな言語モデルを高速なスクリーニング候補に変換する軽量かつ再現可能なパイプラインであり,Valence-Arousal-Dominance予測を行う。 プロトコルに忠実で公平な評価を保証するため、単一のJSON入出力契約の下でデータのロード、トレーニング、推論を統一し、デフォルト設定としてKV-offデコーディングを採用することで回避可能な分散を取り除く。 2つの直交的意味正規化器を組み込む: 生成したテキストをターゲットのVAD三重項と整列するVAD保存制約と、目標達成、制御可能性、確実性、公正性に関するトレーニングタイムガイダンスを提供する軽量な外部評価分類器である。 極性感度を向上させるために,鏡付き感情対に基づくヴァレンスフリップ拡張を導入する。 教師付き微調整中, エントロピーを考慮した温度スケジューリングとA/B混合サンプリングを適用し, カバー率と収束率のバランスをとる。 Qwen-1.8B-Chat をベースモデルとして、EmoLoom-2B は GoEmotions と EmpatheticDialogues で強い性能を発揮し、DailyDialog 上で堅牢なクロスコーパスの一般化を示す。 提案したレシピは、より重いトレーニングやマルチモーダル融合の前に、信頼性の高いスクリーニングパスとして機能する予算対応、監査可能、再エントリーである。

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