超越语境至认知评估：作为大型语言模型心智理论基准的情绪推理

用于情绪识别任务的数据集通常包含可用于预测文本中所表达情绪的显性线索。然而，一个挑战是，文本有时包含具有丰富情感语义的隐性语境线索，这需要高阶推理能力来推断情绪状态，而不仅仅是传达出的情绪。本研究超越了表面层次的感知特征，在心智理论 框架内，研究大型语言模型 如何利用语境信息推理他人的情绪状态。基于认知评估理论，我们精心整理了一个专门的 ToM 评估数据集1，以评估前向推理（从语境到情绪）和后向推理（从情绪到推断语境）。我们表明，尽管 LLMs 不善于将情境结果和评估与特定情绪联系起来，但它们能在一定程度上进行推理。我们的工作强调了在情绪推理的背景下，在 LLMs 的训练和评估中引入心理学理论的必要性。