Sep, 2023

使用大型语言模型进行对话中的情感识别

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TL;DR本研究探索大型语言模型 (LLMs) 在对话中识别人类情感方面的能力，重点关注开放领域闲聊对话和任务导向对话，并通过评估和比较 LLMs 在情感识别方面的性能，利用 IEMOCAP、EmoWOZ 和 DAIC-WOZ 三个不同数据集进行研究，从非零样本和少样本学习以及任务特定微调的角度探索 LLMs 的模型容量，并考虑了自动语音识别 (ASR) 错误对 LLM 预测的潜在影响。通过本研究，我们旨在阐明 LLMs 在对话中能够模拟人类情感识别能力的程度。
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发现论文，激发创造
  • 重塑情绪识别建模：广义大模型的出现

    综合研究了大语言模型在情感识别中的性能，包括上下文学习、少样本学习、准确性、泛化能力和解释性，并提供了一些见解和潜在挑战，以促进情感识别在新的先进和广义大模型时代的发展。

    Aug, 2023

  • Affect-LM：用于定制情感文本生成的神经语言模型

    本文提出了一种基于 LSTM 模型的扩展 Affect-LM，用于在生成对话文本时增加情感内容的控制因素，研究表明，通过 Affect-LM 生成的自然语言句子不会破坏语法正确性。Affect-LM 学习到了区分情感的单词表达方式，迷惑度实验表明在对话文本中增加情感信息可以提高语言模型的预测效果。

    Apr, 2017

  • 对话 LLM：面向情感识别的对话中的上下文和情感知识调整的 LLaMA 模型

    使用多模态信息、上下文和情感知识调整的对话型大型语言模型 (DialogueLLM)，通过对 13,638 个多模态（文本和视频）情感对话进行微调，克服了大型语言模型在情感识别方面的局限性，并在三个基准情感对话识别数据集上进行了全面评估。

    Oct, 2023

  • 针对专门的情感识别任务定制通用的大型语言模型

    通过使用大型语言模型，在情感识别领域中研究了 LLMs 的性能，发现其在语言情感识别任务中具有强大的迁移性和可行性。

    Oct, 2023

  • 情感神经响应生成

    通过引入情感方面的三种新方法，可以改善神经会话模型的自然语言处理能力，实现更加丰富、有趣和自然的情感化响应。

    Sep, 2017

  • EmoLLMs：一系列用于全面情感分析的情感大型语言模型和注释工具

    基于指令数据微调各种 LLMs 的 EmoLLMs 系列兼具情感分类和回归任务的综合情感分析模型，在各类任务中超越了现有的 LLMs、ChatGPT 和 GPT-4，具有与 ChatGPT 和 GPT-4 相当的情感分析自动化标注工具的广泛应用能力。

    Jan, 2024

  • 大型语言模型中出现的人类情感知识表示并支持离散情感推断

    本研究利用大型语言模型（LLMs）的人工神经元研究人类情感推断机制，发现 LLMs 基于情感知识的概念结构与人类行为中的离散情感的结构相似，且它基于 14 个概念属性的情感推断依赖程度与人类依赖程度相近，这为情感知识在大型语言模型中的出现提供了直接证据，并建议其对离散情感推断至关重要。

    Feb, 2023

  • 大型视觉语言模型的语境情感识别

    在这篇研究论文中，我们使用最近的大型视觉语言模型来探讨两种主要方法：图像字幕生成与仅使用语言的 LLM，以及零样本和微调设置下的视觉语言模型。我们在 Emotions in Context（EMOTIC）数据集上评估这些方法，并展示出即使在小型数据集上进行微调，视觉语言模型的性能也能显著超过传统的基准方法。我们的研究结果旨在帮助未来的机器人和智能系统对情感进行敏感的决策和交互行为。

    May, 2024

  • 利用大型语言模型的潜力进行共情回应的生成：实证研究和改进

    大型语言模型在培养有同理心的对话、构建和谐社会关系以及发展有帮助的人工智能方面具有至关重要的作用。本研究通过实证调查了大型语言模型在生成有同理心的回应方面的性能，并提出了三种改进方法：语义上下文学习、两阶段交互生成和与知识库的结合。广泛的实验证明，我们的方法能够显著改善大型语言模型的性能，在自动评估和人工评估方面达到最先进的水平。此外，我们还探索了 GPT-4 模型模拟人工评估者的可能性。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型在语言学习中的口语智能

    评估大语言模型在教育中的功效，特别是在口语学习领域，引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现，研究不同提示技术对模型性能的影响，发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解，但在解决现实世界问题的推理方面存在限制，并初步探讨了对话交流的发现。

    Aug, 2023