基于大语言模型获取中文常见情感事件
计算与语言
2025-11-10 v1
摘要
情感事件知识是一种重要的知识类型，已被证明可用于提高不同应用的效果。然而，情感事件难以获取，尤其是那些 context-independent 的常见或普遍情感事件。本文旨在获取中文语言中的常见情感事件，如“中奖”和“被批评”。我们的方法首先收集一套中文情感事件指示器列表，然后通过这些指示器对中文大型语言模型（LLM）进行提示生成情感事件。为确保这些情感事件的质量，我们训练了一个过滤器以丢弃无效的生成结果。我们还使用不同技术将这些情感事件分类为积极事件和消极事件。最终，我们收集了 102,218 条高质量的常见中文情感事件带情感极性标签，这是目前唯一规模为情感事件的中文语言 commonsense knowledge base。内在评估结果表明，本文提出的方法可有效用于获取中文常见情感事件。一个外在用例也展示了常见情感事件在情感原因提取（ECE）领域的强大潜力。相关资源包括情感事件指示器和情感事件将在论文发表后发布。
引用
@article{arxiv.2511.04989,
title = {Acquiring Common Chinese Emotional Events Using Large Language Model},
author = {Ya Wang and Guangzheng Zhu and Cungen Cao and Jingjing Li and He Li and Xin Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.04989},
year = {2025}
}
备注
I am the second author (Guangzheng Zhu) and I am submitting this paper on behalf of all co-authors