Unlocking Cross-Lingual Sentiment Analysis through Emoji Interpretation: A Multimodal Generative AI Approach

📄 arXiv: 2412.17255v1 📥 PDF

作者: Rafid Ishrak Jahan, Heng Fan, Haihua Chen, Yunhe Feng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-23

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

利用表情符号理解跨语言情感：一种多模态生成式AI方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨语言情感分析 表情符号理解 多模态学习 大型语言模型 ChatGPT

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分利用表情符号作为跨语言情感分析的通用情感指标。
  2. 利用大型语言模型的多模态能力，分析表情符号在不同语言和文化背景下的情感表达。
  3. 实验结果表明，表情符号的情感表达准确率高达81.43%，验证了其作为通用情感标记的潜力。

📝 摘要（中文）

表情符号已成为在线交流中无处不在的元素，作为传达情感和装饰的通用媒介。它们的广泛使用超越了语言和文化障碍，增强了理解并促进了更具包容性的互动。虽然现有的工作已经获得了对表情符号理解的宝贵见解，但利用大型语言模型（LLM）探索表情符号作为通用情感指标的能力尚未得到充分检验。本研究旨在通过LLM研究表情符号作为跨语言和文化可靠情感标记的能力。我们利用ChatGPT的多模态能力来探索表情符号各种表示形式的情感，并评估表情符号传达的情感与从32个国家收集的多语言数据集上的文本情感的一致性。我们的分析表明，基于LLM的表情符号传达的情感准确率为81.43%，突显了表情符号作为通用情感标记的巨大潜力。我们还发现了一个一致的趋势，即表情符号在文本中数量越多，表情符号传达的情感准确性越高。结果加强了表情符号作为全球情感指标的潜力，为社交媒体平台上的跨语言和跨文化情感分析等领域提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨语言情感分析中，如何有效利用表情符号作为通用情感指标的问题。现有方法通常依赖于特定语言的文本分析，难以处理跨语言和跨文化的情感理解，并且忽略了表情符号所蕴含的丰富情感信息。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的多模态能力，将表情符号作为一种独立的情感表达方式进行分析，并将其与文本情感进行对比，从而验证表情符号在跨语言情感分析中的有效性。这种方法避免了直接翻译文本的复杂性，而是通过表情符号这一通用媒介来理解情感。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集：构建包含多种语言和对应表情符号的文本数据集。2) 表情符号情感分析：利用ChatGPT等LLM分析不同表示形式的表情符号所表达的情感。3) 文本情感分析：使用LLM分析文本的情感。4) 对比评估：比较表情符号传达的情感与文本情感的一致性，并计算准确率。

关键创新：论文的关键创新在于将表情符号视为一种独立于语言的通用情感表达方式，并利用LLM的多模态能力对其进行分析。这种方法突破了传统跨语言情感分析的局限性，为利用表情符号进行情感理解提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用ChatGPT作为LLM，利用其强大的多模态理解能力。2) 构建包含32个国家语言的多语言数据集，以保证研究的广泛适用性。3) 通过实验验证表情符号数量与情感表达准确率之间的关系，发现表情符号越多，情感表达越准确。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的表情符号传达的情感准确率高达81.43%，验证了表情符号作为通用情感标记的潜力。此外，研究还发现文本中表情符号的数量与情感表达的准确率呈正相关，即表情符号越多，情感表达越准确。这些结果为跨语言情感分析提供了一种新的有效方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体情感分析、跨文化交流理解、舆情监控等领域。通过利用表情符号作为通用情感指标，可以更准确地理解不同语言和文化背景下的用户情感，从而为企业决策、公共服务和国际交流提供有价值的参考。未来，该方法还可以扩展到其他非语言符号的情感分析，进一步提升跨文化交流的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Emojis have become ubiquitous in online communication, serving as a universal medium to convey emotions and decorative elements. Their widespread use transcends language and cultural barriers, enhancing understanding and fostering more inclusive interactions. While existing work gained valuable insight into emojis understanding, exploring emojis' capability to serve as a universal sentiment indicator leveraging large language models (LLMs) has not been thoroughly examined. Our study aims to investigate the capacity of emojis to serve as reliable sentiment markers through LLMs across languages and cultures. We leveraged the multimodal capabilities of ChatGPT to explore the sentiments of various representations of emojis and evaluated how well emoji-conveyed sentiment aligned with text sentiment on a multi-lingual dataset collected from 32 countries. Our analysis reveals that the accuracy of LLM-based emoji-conveyed sentiment is 81.43%, underscoring emojis' significant potential to serve as a universal sentiment marker. We also found a consistent trend that the accuracy of sentiment conveyed by emojis increased as the number of emojis grew in text. The results reinforce the potential of emojis to serve as global sentiment indicators, offering insight into fields such as cross-lingual and cross-cultural sentiment analysis on social media platforms. Code: https://github.com/ResponsibleAILab/emoji-universal-sentiment.