My Words Imply Your Opinion: Reader Agent-based Propagation Enhancement for Personalized Implicit Emotion Analysis
作者: Jian Liao, Yu Feng, Yujin Zheng, Jun Zhao, Suge Wang, Jianxing Zheng
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-10 (更新: 2025-05-22)
期刊: Proceedings of the 63th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (ACL2025)
💡 一句话要点
提出RAPPIE模型，通过读者代理增强个性化隐式情感分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 个性化情感分析 隐式情感分析 读者代理 图神经网络 多视角学习
📋 核心要点
- 现有隐式情感分析忽略了读者对情感反馈的影响，导致个性化效果不佳，难以捕捉主观差异。
- RAPPIE模型通过引入基于大语言模型的读者代理来模拟读者反馈，克服数据稀疏和沉默螺旋效应。
- 实验结果表明，RAPPIE模型在个性化隐式情感分析任务上显著优于现有方法，验证了读者反馈的价值。
📝 摘要（中文）
情感表达的微妙性使得隐式情感分析（IEA）对用户特定特征非常敏感。现有研究主要关注作者来个性化情感分析，而忽略了预期读者对隐式情感反馈的影响。本文引入了个性化IEA（PIEA），并提出了RAPPIE模型，该模型通过整合读者反馈来解决主观差异性。具体来说，(1) 我们基于大型语言模型创建读者代理来模拟读者反馈，克服了“沉默螺旋效应”和真实读者反应的数据不完整问题。(2) 我们开发了一种角色感知的多视角图学习方法，用于建模在读者信息稀疏场景下的情感交互传播过程。(3) 我们构建了两个新的PIEA数据集，涵盖英语和中文社交媒体，并包含详细的用户元数据，解决了现有数据集以文本为中心的局限性。大量实验表明，RAPPIE显著优于最先进的基线模型，证明了在PIEA中整合读者反馈的价值。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决个性化隐式情感分析（PIEA）问题，即如何根据不同读者的背景和偏好，准确推断文本中蕴含的情感。现有方法主要关注作者的情感表达，忽略了读者对情感理解的影响，导致无法有效捕捉用户特定的情感反馈。此外，真实读者反馈数据稀疏，存在“沉默螺旋效应”，难以充分利用。
核心思路：论文的核心思路是引入读者代理（Reader Agent）来模拟不同读者的情感反馈。通过大语言模型生成具有不同背景和偏好的读者代理，模拟他们对文本的情感反应，从而弥补真实读者反馈数据的不足，并更好地捕捉用户特定的情感差异。
技术框架：RAPPIE模型包含以下主要模块：1) 读者代理生成模块：利用大型语言模型生成具有不同角色和背景的读者代理。2) 角色感知多视角图学习模块：构建包含作者、文本和读者代理的多视角图，利用图神经网络学习节点之间的情感交互和传播。3) 情感预测模块：基于学习到的节点表示，预测文本对特定读者代理的情感倾向。
关键创新：RAPPIE模型的关键创新在于：1) 首次将读者反馈纳入个性化隐式情感分析的考虑范围。2) 利用读者代理模拟读者反馈，有效解决了数据稀疏和“沉默螺旋效应”问题。3) 提出了角色感知的多视角图学习方法，能够有效建模作者、文本和读者之间的情感交互。
关键设计：读者代理生成模块使用Prompt Engineering来控制生成读者的背景和偏好。角色感知多视角图学习模块构建了三种类型的图：作者-文本图、文本-读者图和作者-读者图。损失函数包括情感分类损失和图结构学习损失。具体网络结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RAPPIE模型在两个新构建的PIEA数据集（英语和中文社交媒体）上进行了评估，实验结果表明，RAPPIE显著优于最先进的基线模型。具体提升幅度未知，但强调了整合读者反馈在个性化隐式情感分析中的重要价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体情感分析、舆情监控、个性化推荐等领域。例如，可以根据用户的朋友圈内容和互动行为，分析用户对特定新闻或事件的情感倾向，从而提供更精准的推荐内容和广告。此外，该技术还可以用于心理健康评估和在线咨询等场景，帮助识别用户潜在的情绪问题。
📄 摘要（原文）
The subtlety of emotional expressions makes implicit emotion analysis (IEA) particularly sensitive to user-specific characteristics. Current studies personalize emotion analysis by focusing on the author but neglect the impact of the intended reader on implicit emotional feedback. In this paper, we introduce Personalized IEA (PIEA) and present the RAPPIE model, which addresses subjective variability by incorporating reader feedback. In particular, (1) we create reader agents based on large language models to simulate reader feedback, overcoming the issue of ``spiral of silence effect'' and data incompleteness of real reader reaction. (2) We develop a role-aware multi-view graph learning to model the emotion interactive propagation process in scenarios with sparse reader information. (3) We construct two new PIEA datasets covering English and Chinese social media with detailed user metadata, addressing the text-centric limitation of existing datasets. Extensive experiments show that RAPPIE significantly outperforms state-of-the-art baselines, demonstrating the value of incorporating reader feedback in PIEA.