语言模型（大多）在预测情绪时未考虑情绪触发因素

情境与事件会在人类中引发情绪，但它们在多大程度上为情绪检测模型的预测提供信息？本工作研究了人类标注的情绪触发因素与模型在情绪预测中视为显著的特征之间的相关性。首先，我们引入了一个新颖的数据集 EmoTrigger，由来自三个不同数据集的 900 条社交媒体帖子组成；这些帖子由专家标注情绪触发因素，且具有高度一致性。利用 EmoTrigger，我们评估了大型语言模型（LLMs）识别情绪触发因素的能力，并对 LLMs 与微调模型在这些任务中认为重要的特征进行了比较分析。我们的分析揭示，情绪触发因素在很大程度上未被情绪预测模型视为显著特征，相反，各种特征与情绪检测任务之间存在复杂的相互作用。