大语言模型情感认知的最新进展
计算与语言
2024-09-23 v1 人工智能
摘要
情感认知在大语言模型（LLMs）中至关重要，用于提升各类应用的性能，如社交媒体、人机交互和心理健康评估。我们探讨了当前研究的格局，主要围绕情感分类、情感丰富响应生成和Theory of Mind评估展开，同时认识到诸如依赖标注数据和情感处理的复杂性等挑战。在本文中，我们对近期在LLMs情感认知方面的进展进行了详尽的调查。我们探讨了关键研究、方法、结果和资源，并将其与Ulric Neisser的认知阶段相吻合。此外，我们概述了该不断演化领域的潜在未来方向，包括无监督学习方法以及开发更复杂和可解释的情感认知LLMs。我们还讨论了诸如对比学习等高级方法，用于提高LLMs情感认知能力。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.13354,
title = {Recent Advancement of Emotion Cognition in Large Language Models},
author = {Yuyan Chen and Yanghua Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13354},
year = {2024}
}