语言模型的情感意味是什么意思？

情感分析是文本分析中最广泛使用的方法之一。近期的大型语言模型技术使其比以往更准确且更易于访问，允许研究人员仅通过普通英文提示即可对文本进行分类。然而，“情感”在不同领域和工具中意味着各种各样的概念。它被用于表示情绪、意见、市场走势或仅仅是泛泛的“好坏”维度。这引出了一个问题：当语言模型被提示按情感对文档进行标记时，它们到底在做什么？本文首先概述了情感在不同语境下的定义方式，突出指出情感是一个受混淆的测量构念，因为它涉及多个变量，如情感价值和意见，却未对这些变量进行解耦。随后，我在两个数据集上测试了三个语言模型，使用请求情感、价值和立场分类的提示。我发现情感标签最强烈地与价值标签相关。我进一步发现，当研究人员更精确地指定其感兴趣的维度时，分类效果优于使用概念较为模糊的“情感”。我 conclusions 鼓励研究人员在可能的情况下摆脱“情感”，使用更精确的测量构念。