EmoXpt：分析人类评论与LLM生成回复中的情感差异
机器学习
2025-01-14 v1 计算与语言
人机交互
摘要
生成式AI的广泛采用引发了多样化的观点，个人对其应用既表达支持也表达批评。本研究通过分析提及ChatGPT、OpenAI、Copilot和LLM等术语的人类推文，调查围绕生成式AI的情感动态。为了进一步理解ChatGPT的情感智能，我们检查其对选定推文的回复，突出人类评论与LLM生成回复之间的情感差异。我们引入EmoXpt，一个情感分析框架，旨在评估人类对生成式AI的看法以及ChatGPT回复中蕴含的情感。与先前仅关注人类情感的研究不同，EmoXpt独特地评估了ChatGPT的情感表达。实验结果表明，LLM生成的回复比人类回复更高效、更连贯且始终更积极。
引用
@article{arxiv.2501.06597,
title = {EmoXpt: Analyzing Emotional Variances in Human Comments and LLM-Generated Responses},
author = {Shireesh Reddy Pyreddy and Tarannum Shaila Zaman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.06597},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 10 figures, 5 tables. This paper has been accepted and presented at the 2025 IEEE 15th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC)