ELSA: A Style Aligned Dataset for Emotionally Intelligent Language Generation

📄 arXiv: 2504.08281v1 📥 PDF

作者: Vishal Gandhi, Sagar Gandhi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-11

备注: 8 pages

💡 一句话要点

ELSA：一种风格对齐的情感智能语言生成数据集，提升情感控制和风格适应能力。

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

关键词: 情感智能 语言生成 数据集 风格迁移 情感分类 大型语言模型 文本多样性

📋 核心要点

  1. 现有情感数据集缺乏情感粒度或风格多样性，限制了情感条件文本生成系统的发展。
  2. ELSA数据集通过细粒度情感分类和多种风格的文本再生，实现了情感粒度和风格多样性的平衡。
  3. 实验评估表明，ELSA数据集具有情感真实性、语言流畅性和文本多样性，适用于情感风格自适应文本生成研究。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ELSA（情感和语言风格对齐数据集）的新数据集，旨在弥合情感粒度和风格多样性之间的差距。该数据集利用细粒度的情感分类体系（如dair ai情感数据集和GoEmotions分类体系），通过大型语言模型（LLMs）在会话、正式、诗歌和叙事等不同语境风格下，对原始句子进行情感细微变化的再生。通过困惑度、嵌入方差、可读性、词汇多样性和语义连贯性等指标的严格计算评估，验证了数据集的情感真实性、语言流畅性和文本多样性。全面的指标分析证实了其在情感条件下的风格自适应文本生成方面具有潜力，为研究细粒度情感控制、提示驱动解释、可解释性和LLMs的风格自适应表达性语言生成奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有情感数据集在情感粒度和风格多样性方面存在不足，难以支持对情感细微变化的建模和风格自适应的文本生成。这限制了情感智能语言处理在对话AI、情感计算等领域的应用。

核心思路：ELSA数据集的核心思路是，通过结合细粒度的情感分类体系和多种文本风格，生成具有情感细微变化和风格多样性的文本数据。这样可以训练出能够精确控制情感表达和适应不同风格的语言模型。

技术框架：ELSA数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择细粒度的情感分类体系；2) 收集原始句子；3) 使用大型语言模型（LLMs）在不同情感和风格下对原始句子进行再生；4) 对生成的数据进行质量评估和筛选。数据集包含会话、正式、诗歌和叙事等多种风格。

关键创新：ELSA数据集的关键创新在于其同时关注了情感的细粒度和文本的风格多样性。以往的数据集通常只关注其中一个方面，而ELSA数据集通过将两者结合起来，为情感智能语言生成提供了更丰富的数据资源。

关键设计：ELSA数据集的关键设计包括：1) 采用了dair ai emotion dataset和GoEmotions taxonomy等细粒度情感分类体系；2) 使用了先进的大型语言模型（LLMs）进行文本再生，保证了生成文本的流畅性和多样性；3) 采用了困惑度、嵌入方差、可读性、词汇多样性和语义连贯性等多种指标对生成的数据进行评估，确保了数据集的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，ELSA数据集具有良好的情感真实性、语言流畅性和文本多样性。通过困惑度、嵌入方差、可读性、词汇多样性和语义连贯性等指标的评估，验证了数据集的质量。这些结果表明，ELSA数据集能够有效支持情感条件下的风格自适应文本生成研究。

🎯 应用场景

ELSA数据集可应用于情感对话系统、情感计算、计算心理学和创意内容生成等领域。它能够帮助开发更具情感感知能力和风格适应性的语言模型，从而提升人机交互的自然性和有效性。未来，ELSA数据集可以促进情感控制、提示驱动解释和风格自适应表达性语言生成等方面的研究。

📄 摘要（原文）

Advancements in emotion aware language processing increasingly shape vital NLP applications ranging from conversational AI and affective computing to computational psychology and creative content generation. Existing emotion datasets either lack emotional granularity or fail to capture necessary stylistic diversity, limiting the advancement of effective emotion conditioned text generation systems. Seeking to bridge this crucial gap between granularity and style diversity, this paper introduces a novel systematically constructed dataset named ELSA Emotion and Language Style Alignment Dataset leveraging fine grained emotion taxonomies adapted from existing sources such as dair ai emotion dataset and GoEmotions taxonomy. This dataset comprises multiple emotionally nuanced variations of original sentences regenerated across distinct contextual styles such as conversational, formal, poetic, and narrative, using advanced Large Language Models LLMs. Rigorous computational evaluation using metrics such as perplexity, embedding variance, readability, lexical diversity, and semantic coherence measures validates the datasets emotional authenticity, linguistic fluency, and textual diversity. Comprehensive metric analyses affirm its potential to support deeper explorations into emotion conditioned style adaptive text generation. By enabling precision tuned emotionally nuanced language modeling, our dataset creates fertile ground for research on fine grained emotional control, prompt driven explanation, interpretability, and style adaptive expressive language generation with LLMs.