論文の概要: From Emotion Classification to Emotional Reasoning: Enhancing Emotional Intelligence in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01407v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 07:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.330316
• Title: From Emotion Classification to Emotional Reasoning: Enhancing Emotional Intelligence in Large Language Models
• Title（参考訳）: 感情分類から感情推論へ:大規模言語モデルにおける感情知性の向上
• Authors: Arjhun Sreedar, Rohan Pillay, Laukik Patade,
• Abstract要約: 本研究は、より小さなオープンな大言語モデル(LLM)の感情的推論能力を、合成的感情的連鎖データが改善するかどうかを考察する。 治療スタイルの会話を生成するマルチエージェント生成パイプラインを設計し,それをMCQ(Structured emotion Multiple-choice Question)に変換する。 このデータセット上で様々な7Bモデルを微調整すると、感情的理解と感情的認識が大幅に向上することが提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work investigates whether synthetic emotional chain-of-thought data can improve the emotional reasoning abilities of smaller open large language models (LLMs). We design a multi-agent generation pipeline that produces therapy-style conversations and converts them into structured emotion multiple-choice questions (MCQs) with explanations. We propose that fine-tuning a variety of 7B models on this dataset should yield substantial gains in emotional understanding and emotional awareness on EmoBench-style evaluations, suggesting that emotional reasoning can be induced without architectural changes. Our results demonstrate that fine-tuned Mistral 7B achieves EU improvements from 10.5 to 20.5 and EA improvements from 40.5 to 60.0, validating the effectiveness of synthetic emotional reasoning data for enhancing model capabilities in nuanced emotional tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、より小さなオープンな大言語モデル(LLM)の感情的推論能力を改善することができるかを検討する。 治療スタイルの会話を生成するマルチエージェント生成パイプラインを設計し,それをMCQ(Structured emotion Multiple-choice Question)に変換する。 このデータセット上で様々な7Bモデルを微調整すると、EmoBenchスタイルの評価に対する感情的理解と感情的意識が大幅に向上し、アーキテクチャの変更なしに感情的推論を誘発できる可能性が示唆された。 その結果, 微調整ミストラル7BはEUの10.5から20.5, EAの40.5から60.0の改善を達成し, 感情的タスクにおけるモデル機能向上のための合成感情推論データの有効性を検証した。

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