SentiXRL: An advanced large language Model Framework for Multilingual Fine-Grained Emotion Classification in Complex Text Environment

📄 arXiv: 2411.18162v1 📥 PDF

作者: Jie Wang, Yichen Wang, Zhilin Zhang, Jianhao Zeng, Kaidi Wang, Zhiyang Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-27

💡 一句话要点

提出SentiXRL框架，用于多语言复杂文本环境中细粒度情感分类

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 情感分类 多语言 复杂文本 大型语言模型 情感检索 逻辑推理 自循环分析 跨语言识别

📋 核心要点

  1. 现有方法在多语言和复杂语境下进行细粒度情感分类时，难以准确捕捉情感结构和深层语义。
  2. SentiXRL框架通过情感检索增强模块和自循环分析协商机制，提升模型在复杂语境下的情感分类能力。
  3. 实验结果表明，SentiXRL在多个标准数据集上优于现有模型，尤其在CPED和CH-SIMS数据集上表现突出。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)具有强大的表达能力，能够有效地捕捉情感结构和深层语义。然而，在跨多语言和复杂语境下的细粒度情感分类仍然面临挑战。为了解决这个问题，我们提出了情感跨语言识别与逻辑框架(SentiXRL)，它包含两个模块：一个情感检索增强模块，通过历史对话和逻辑推理来提高复杂语境下的情感分类准确率；以及一个自循环分析协商机制(SANM)，以促进单个模型内用于分类任务的自主决策。我们在多个标准数据集上验证了SentiXRL的优越性，在CPED和CH-SIMS上优于现有模型，并在MELD、Emorynlp和IEMOCAP上实现了总体更好的性能。值得注意的是，我们统一了多个细粒度情感标注数据集的标签，并进行了类别混淆实验，揭示了标准数据集中类别不平衡的挑战和影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多语言复杂文本环境中细粒度情感分类的问题。现有方法在处理复杂语境（例如对话历史、逻辑推理）和跨语言情感识别时，精度不足，难以有效捕捉深层语义和情感结构。此外，现有数据集的标签体系不统一，类别不平衡问题也影响了模型的泛化能力。

核心思路：SentiXRL的核心思路是利用情感检索增强模块，结合历史对话和逻辑推理，提升模型在复杂语境下的情感理解能力。同时，引入自循环分析协商机制(SANM)，使模型能够自主决策，优化分类结果。通过统一标签体系，缓解类别不平衡问题，提高模型的鲁棒性。

技术框架：SentiXRL框架包含两个主要模块：1) 情感检索增强模块：该模块利用历史对话和逻辑推理信息，增强模型对复杂语境的理解，从而提高情感分类的准确性。具体实现方式未知。2) 自循环分析协商机制(SANM)：该模块使模型能够进行自主决策，通过多次迭代分析和协商，优化分类结果。具体实现方式未知。整体流程是，输入文本首先经过情感检索增强模块进行预处理，然后输入SANM模块进行情感分类。

关键创新：SentiXRL的关键创新在于：1) 情感检索增强模块，它将历史对话和逻辑推理融入情感分类任务中，提升了模型在复杂语境下的表现。2) 自循环分析协商机制(SANM)，该机制使模型能够自主决策，优化分类结果。3) 统一了多个细粒度情感标注数据集的标签，为后续研究奠定了基础。

关键设计：论文中没有详细描述情感检索增强模块和SANM模块的具体实现细节，例如检索增强模块如何融合历史对话和逻辑推理信息，SANM模块的迭代次数、协商策略等。损失函数和网络结构等技术细节也未知。统一标签体系的具体方法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SentiXRL在CPED和CH-SIMS数据集上优于现有模型，并在MELD、Emorynlp和IEMOCAP数据集上实现了总体更好的性能。论文还进行了类别混淆实验，揭示了标准数据集中类别不平衡的挑战和影响。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

SentiXRL框架可应用于智能客服、舆情分析、情感聊天机器人等领域。通过准确识别用户在复杂语境下的情感，可以提升用户体验，提供个性化服务。该研究有助于推动情感计算技术的发展，为构建更智能、更人性化的AI系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

With strong expressive capabilities in Large Language Models(LLMs), generative models effectively capture sentiment structures and deep semantics, however, challenges remain in fine-grained sentiment classification across multi-lingual and complex contexts. To address this, we propose the Sentiment Cross-Lingual Recognition and Logic Framework (SentiXRL), which incorporates two modules,an emotion retrieval enhancement module to improve sentiment classification accuracy in complex contexts through historical dialogue and logical reasoning,and a self-circulating analysis negotiation mechanism (SANM)to facilitates autonomous decision-making within a single model for classification tasks.We have validated SentiXRL's superiority on multiple standard datasets, outperforming existing models on CPED and CH-SIMS,and achieving overall better performance on MELD,Emorynlp and IEMOCAP. Notably, we unified labels across several fine-grained sentiment annotation datasets and conducted category confusion experiments, revealing challenges and impacts of class imbalance in standard datasets.