从愤怒到喜悦：国籍人设如何塑造大语言模型中的情感归因
计算与语言
2025-11-12 v2
摘要
情感是人类经验的基本层面，因个体、文化背景和国籍而异。鉴于 Large Language Models（LLMs）作为角色扮演代理的近期成功，我们考察了 LLMs 在被赋予特定国籍人设时是否表现出情感刻板印象。具体而言，我们研究了不同国家如何通过情感归因在预训练 LLMs 中得到表征，以及这些归因是否与文化规范相一致。为了提供更深刻的解释视角，我们引入了源自 Hofstede 跨文化框架的四个关键文化维度，即权力距离、不确定性规避、长期导向和个人主义。我们的分析揭示了显著的基于国籍的差异，羞耻、恐惧和喜悦等情感在不同地区被不成比例地分配。此外，我们观察到 LLM 生成的情感反应与人类情感反应之间存在显著错位，尤其是在负面情感方面，突显了 LLM 输出中存在简化且可能带有偏见的刻板印象。
引用
@article{arxiv.2506.02431,
title = {From Anger to Joy: How Nationality Personas Shape Emotion Attribution in Large Language Models},
author = {Mahammed Kamruzzaman and Abdullah Al Monsur and Gene Louis Kim and Anshuman Chhabra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02431},
year = {2025}
}
备注
Accepted at AACL-2025 (main)