マルチモーダル感情分析のためのLLMベースシステム

この論文は、感情的に知的なAIシステム構築に不可欠な、マルチモーダル会話アスペクトベース感情分析という困難な課題に取り組んでいます。感情の六つ組の抽出と感情反転の検出という2つのサブタスクに焦点を当てています。構造化プロンプティングとLLMアンサンブルの使用は、これらの複雑なタスクのパフォーマンスを向上させるための実用的なアプローチを示しています。結果は、最先端とは明示されていませんが、提案された方法の有効性を示しています。

• •構造化プロンプティングを使用して、LLMを感情コンポーネント抽出に導く。
• •LLMアンサンブルを利用して、感情反転検出を改善する。
• •マルチモーダル会話アスペクトベース感情分析チャレンジにおける有効性を示す。