大语言模型涌现的细粒度情感处理能力
计算与语言
2023-09-06 v1 人工智能
人机交互
摘要
大语言模型，尤其是生成式预训练 Transformer（GPT），在多种语言相关任务上展现出令人印象深刻的成果。在本文中，我们探究 ChatGPT 仅通过提示（prompting）执行情感计算任务的零样本能力。我们表明 ChatGPT 能够：a）在效价、唤醒和支配维度上进行有意义的情感分析；b）就情感类别及这些情感维度具有有意义的情感表征；c）基于 OCC 评价模型的提示式计算实现，对情境进行基本的基于评价的情感诱发。这些发现高度相关：首先，它们表明解决复杂情感处理任务的能力涌现自基于大规模数据集训练的语言 token 预测。其次，它们展示了大语言模型在模拟、处理和分析人类情感方面的潜力，这对情感分析、社交交互智能体和社交机器人等多种应用具有重要意义。
引用
@article{arxiv.2309.01664,
title = {Fine-grained Affective Processing Capabilities Emerging from Large Language Models},
author = {Joost Broekens and Bernhard Hilpert and Suzan Verberne and Kim Baraka and Patrick Gebhard and Aske Plaat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01664},
year = {2023}
}