論文の概要: Usage-Modulated Sentiment Representations in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05069v1
• Date: Sun, 04 Oct 2026 09:11:21 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-06 20:56:42.788869
• Title: Usage-Modulated Sentiment Representations in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける使用感表現
• Abstract要約: 自然なコミュニケーションでは、感情は極性だけでなく、トーンやオーディエンス適応といった利用要因によっても形作られます。 我々は、共有感情方向を特定し、それを除去し、消去および生成時トーンステアリングを通じて残像を検査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.188080446373544
• License:
• Abstract: Prior work suggests that sentiment can often be captured by approximately linear directions in LLM activation spaces, but a single direction may not fully capture sentiment representations. In natural communication, sentiment is shaped not only by polarity but also by usage factors, such as tone and audience adaptation. We test whether these factors systematically modulate sentiment representations beyond a shared sentiment direction. We construct a controlled paired dataset that holds event content fixed while varying sentiment polarity and usage factors, and analyze Llama, Mistral, and Gemma. We identify a shared sentiment direction, remove it, and test the residual structure through erasure and generation-time tone steering. Across models, the shared direction is robust (median cosine 0.953-0.975), yet removing it leaves 0.833-0.909 of the original positive-negative representation-difference norm. The residuals contain compact, reproducible usage-conditioned structure. Targeted erasure weakens held-out usage metrics more than random and label-shuffled controls. On Llama, outputs steered along residualized tone components are preferred in 92.8% of blind target-tone comparisons while preserving the requested sentiment polarity in 98.7% of evaluated outputs.
• Abstract（参考訳）: 以前の研究は、感情は LLM の活性化空間においてほぼ直線的な方向で捉えることができるが、単一の方向が感情表現を完全に捉えることはできないことを示唆している。 自然なコミュニケーションでは、感情は極性だけでなく、トーンやオーディエンス適応といった利用要因によっても形作られます。 これらの要因が共有感情方向を超えて感情表現を体系的に調節するかどうかを検証する。 Llama, Mistral, Gemmaを解析し, 感情の極性と使用率の異なるイベントコンテンツを固定したペアデータセットを構築した。 我々は、共有感情方向を特定し、それを除去し、消去および生成時トーンステアリングを通じて残像を検査する。 モデル全体では、共有方向は堅牢(中間コサイン0.953-0.975)であるが、元の正負表現差分ノルムの0.833-0.909を残している。 残基はコンパクトで再現可能な使用条件構造を含む。 ターゲットの消去は、ランダムなコントロールやラベルシャッフルコントロールよりも、ホールドアウトされた使用基準を弱める。 ラマでは、残留音成分に沿って操る出力が92.8%のブラインドターゲット-トーン比較で好まれる一方で、評価された出力の98.7%で要求された感情極性を保存する。

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