論文の概要: A Unified Spoken Language Model with Injected Emotional-Attribution Thinking for Human-like Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04960v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 14:07:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.228182
• Title: A Unified Spoken Language Model with Injected Emotional-Attribution Thinking for Human-like Interaction
• Title（参考訳）: 感情属性を注入した統合音声言語モデルによる人間的インタラクション
• Authors: Qing Wang, Zehan Li, Yaodong Song, Hongjie Chen, Jian Kang, Jie Lian, Jie Li, Yongxiang Li, Xuelong Li,
• Abstract要約: 本稿では,感情的インテリジェンスのための統一言語モデルを提案する。 IEATは、ユーザーの感情状態とその根本原因をモデルの内部推論プロセスに組み込んでおり、明示的な監督として扱われるのではなく、感情を意識した推論を内部化することができる。 HumDial(Human-like Spoken Dialogue Systems Challenge)Emotional Intelligenceベンチマークの実験は、提案手法が感情軌道モデリング、感情的推論、共感的応答生成にまたがるトップランクのパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.05919688888947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a unified spoken language model for emotional intelligence, enhanced by a novel data construction strategy termed Injected Emotional-Attribution Thinking (IEAT). IEAT incorporates user emotional states and their underlying causes into the model's internal reasoning process, enabling emotion-aware reasoning to be internalized rather than treated as explicit supervision. The model is trained with a two-stage progressive strategy. The first stage performs speech-text alignment and emotional attribute modeling via self-distillation, while the second stage conducts end-to-end cross-modal joint optimization to ensure consistency between textual and spoken emotional expressions. Experiments on the Human-like Spoken Dialogue Systems Challenge (HumDial) Emotional Intelligence benchmark demonstrate that the proposed approach achieves top-ranked performance across emotional trajectory modeling, emotional reasoning, and empathetic response generation under both LLM-based and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,感情的インテリジェンスのための統一言語モデルを提案する。 IEATは、ユーザーの感情状態とその根本原因をモデルの内部推論プロセスに組み込んでおり、明示的な監督として扱われるのではなく、感情を意識した推論を内部化することができる。 モデルは2段階のプログレッシブ戦略で訓練されている。 第1段階は、自己蒸留による音声テキストアライメントと感情特性モデリングを行い、第2段階は、テキストと音声の感情表現の整合性を確保するために、エンドツーエンドの共同最適化を行う。 ヒューマンライクな音声対話システムチャレンジ(HumDial)感情インテリジェンスベンチマークの実験は、提案手法が感情軌跡モデリング、感情的推論、共感的応答生成において、LLMベースおよび人的評価の両方で最上位のパフォーマンスを達成することを示した。

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