[大语言模型] 情感认知在大型语言模型中的近期进展-2024-09-26

[大语言模型] 情感认知在大型语言模型中的近期进展-2024-09-26


目录

文章目录

  • [大语言模型] 情感认知在大型语言模型中的近期进展-2024-09-26
    • 目录
    • 论文信息
    • 摘要
    • 主要内容包括:
    • 研究方法与资源的分类:
    • 结论:


论文信息

Title: Recent Advancement of Emotion Cognition in Large Language Models
Authors: Yuyan Chen, Yanghua Xiao
https://arxiv.org/abs/2409.13354
在这里插入图片描述
情感认知在大型语言模型中的近期进展

《Recent Advancement of Emotion Cognition in Large Language Models》由Yuyan Chen和Yanghua Xiao撰写,来自上海复旦大学数据科学与计算机学院。本文深入探讨了大型语言模型(LLMs)在情感认知领域的最新研究进展,旨在提升模型在各种应用场景下的性能,如社交媒体、人机交互和心理健康评估。

摘要

本文探讨了大型语言模型(LLMs)在情感认知领域的最新研究进展。情感认知对于提升社交媒体分析、人机交互和心理健康评估等应用的性能至关重要。文章首先介绍了情感分类、情感丰富响应生成和心理理论评估等研究方向,同时指出了依赖标注数据和情感处理复杂性的挑战。接着,文章详细调查了LLMs在情感认知方面的最新进展,探讨了关键研究、方法、结果和资源,并将其与Ulric Neisser的认知阶段相联系。此外,文章还概述了该领域未来研究的潜在方向,包括无监督学习方法和更复杂、可解释的情感认知LLMs的发展,并讨论了对比学习等先进方法在提高LLMs情感认知能力方面的应用。

在这里插入图片描述

主要内容包括:

  • 情感认知的重要性:强调了情感认知对于理解人类情绪和认知复杂过程的重要性,并指出其在多种应用中的作用。

  • 研究现状:概述了当前LLMs在情感分类、情感丰富响应生成和心理理论评估等方面的研究进展。

  • 挑战:指出了现有研究的挑战,包括对标注数据的依赖、处理复杂情感的难度以及解释LLMs在情感认知中的决策过程。

  • 研究方法与资源:详细介绍了用于提升LLMs情感认知能力的研究方法、成果和资源,并根据Ulric Neisser的认知阶段进行了分类。

  • 未来研究方向:提出了未来研究的潜在方向,包括无监督学习方法和开发更复杂、更可解释的情感认知LLMs。

  • 先进方法:讨论了如对比学习等先进方法在提高LLMs情感认知能力方面的应用。

研究方法与资源的分类:

  • 感觉(Sensation):LLMs处理输入文本数据的能力,包括提示工程、嵌入表示和知识增强。
  • 感知(Perception):LLMs解释和理解感官信息的能力,涉及情感识别及其可解释性。
  • 想象(Imagination):LLMs生成与人类价值观一致的情感相关内容的能力。
  • 记忆(Retention):LLMs编码和存储知识的能力,对角色扮演和情感记忆模式的创建和恢复至关重要。
  • 回忆(Recall):LLMs检索情感相关信息的能力,用于维持情感对话的连贯性。
  • 问题解决(Problem-Solving):LLMs在各种场景中解决情感相关下游任务的能力。
  • 思考(Thinking):LLMs反思和审查问题解决后的结果,特别是在情感驱动的任务中。

代表性论文:
在这里插入图片描述

结论:

文章通过深入分析和对未来研究方向的展望,为情感计算领域的研究人员和实践者提供了宝贵的参考。尽管LLMs在情感认知方面取得了显著进展,但仍存在挑战和改进空间,尤其是在情感的深度理解、跨领域应用和可解释性方面。


如果您对我的博客内容感兴趣,欢迎三连击(点赞,关注和评论),我将持续为您带来计算机人工智能前沿技术(尤其是AI相关的大语言模型,深度学习,计算机视觉相关方向)最新学术论文及工程实践方面的内容分享,助力您更快更准更系统地了解前沿技术的发展现状。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/55032.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

理解Js执行上下文

执行上下文 执行上下文(Context)又称上下文,在 JavaScript 中是一个重要的概念,它决定了变量和函数的可访问性及其行为。每个上下文都有一个关联的变量对象(Variable Object),所有在该上下文中定义的变量和…

Halcon基础系列1-基础算子

1 窗口介绍 打开Halcon 的主界面主要有图形窗口、算子窗口、变量窗口和程序窗口,可拖动调整位置,关闭后可在窗口下拉选项中找到。 2 显示操作 关闭-dev_close_window() 打开-dev_open_window (0, 0, 712, 512, black, WindowHandle) 显示-dev_display(…

【数据结构与算法】Z算法(扩展KMP)(C++和Python写法)

Z算法(扩展KMP) 文章目录 Z算法(扩展KMP)朴素求法线性求法力扣类型题变种题:[3303. 第一个几乎相等子字符串的下标](https://leetcode.cn/problems/find-the-occurrence-of-first-almost-equal-substring/) 所谓Z算法&…

9.29 LeetCode 3304、3300、3301

思路: ⭐进行无限次操作,但是 k 的取值小于 500 ,所以当 word 的长度大于 500 时就可以停止操作进行取值了 如果字符为 ‘z’ ,单独处理使其变为 ‘a’ 得到得到操作后的新字符串,和原字符串拼接 class Solution { …

box-im

任何一个开源项目,都可以让自己得到提升! 启动minio: minio.exe server C:\Program Files\Minio\minioData

Python: RAII:函数执行完毕,socket对象主动发送fin

第一次知道python的这个默认RAII的功能。函数内的举报socket变量,在函数退出的时候,主动发fin。 import socket import threading import timedef create_connection():s socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)s.connect((169.254.218.0,…

springboot+大数据+基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统【内含源码+文档+部署教程】

博主介绍:✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 🍅由于篇幅限制,想要获取完整文章或者源码,或者代做&am…

LLM | llama.cpp 安装使用(支持CPU、Metal及CUDA的单卡/多卡推理)

1. 详细步骤 1.1 安装 cuda 等 nvidia 依赖 # 以 CUDA Toolkit 12.4: Ubuntu-22.04/24.04(x86_64) 为例,注意区分 WSL 和 Ubuntu,详见 https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-1-download-archive?target_osLinux&target_archx86_64&Distrib…

刚面试完的前端面试题

今天晚上参加了一场长达40多分钟的技术面。我觉得面试官非常专业,问的问题也都是很棒的!自己很多知识都需要学习。所以我决定回想并记录下来。回答不对的地方欢迎大家指正! 我自己在小本本上回忆出来的大概就是26道题。后期我会持续更新我学习…

数字图像处理:空间域滤波

1.数字图像处理:空间域滤波 1.1 滤波器核(相关核)与卷积 图像上的邻域计算 线性空间滤波的原理 滤波器核(相关核)是如何得到的? 空间域的卷积 卷积:滤波器核与window中的对应值相乘后所有…

如何使用 ChatGPT 生成万字长文?

要使用ChatGPT生成万字长文,可以采用以下方法,以保证文章结构清晰,内容充实: 1. 确定主题和大纲 明确主题:先确定文章的中心主题,例如技术、文学、历史、哲学等领域的具体问题。细化大纲:将主…

单链表(纯代码)

SListNode.h #pragma once #include <stdio.h> #include<assert.h> #include<stdlib.h> typedef int SLDatetype; typedef struct SListNode {SLDatetype data;//节点数据struct SListNode* next;//指针保存下一个节点的地址 }SLND;//打印链表 void SLTPrin…

SpringBoot实现学科竞赛管理:最佳实践

摘 要 随着国家教育体制的改革&#xff0c;全国各地举办的竞赛活动数目也是逐年增加&#xff0c;面对如此大的数目的竞赛信息&#xff0c;传统竞赛管理方式已经无法满足需求&#xff0c;为了提高效率&#xff0c;竞赛管理系统应运而生。 本学科竞赛管理系统以实际运用为开发背景…

华为OD真题机试-英文输入法(Java)

华为OD机试真题中的“英文输入法”题目主要考察的是字符串处理、单词提取、以及基于前缀的单词联想功能。以下是对该题目的详细解析&#xff1a; 题目描述 主管期望你来实现英文输入法单词联想功能。具体需求如下&#xff1a; 依据用户输入的单词前缀&#xff0c;从已输入的…

MIMO 2T4R BBU RHUB AAU

MIMO&#xff08;Multiple-Input Multiple-Output&#xff0c;多输入多输出&#xff09;是一种无线通信技术&#xff0c;它通过在发射端和接收端使用多个天线来提高数据传输速率和信号质量。"2T4R"是MIMO技术中的一种配置&#xff0c;其中"2T"代表有两个发…

SpringBoot--为什么Controller是串行的?怎样才能并行?

原文网址&#xff1a;SpringBoot--为什么Controller是串行的&#xff1f;怎样才能并行&#xff1f;-CSDN博客 简介 本文介绍SpringBoot为什么Controller是串行的&#xff1f;在什么场景下才能并行执行&#xff1f; 大家都知道&#xff0c;SpringBoot的Controller按理是并行执…

主流NoSQL及应用场景详解

对比传统关系型数据库&#xff0c;NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。 在过去几年&#xff0c;关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择&#xff0c;数据工作者考虑的也只是在这…

React学习笔记(四)——React 组件生命周期

目录 1. 生命周期-概览 2. 生命周期-挂载阶段 3. 生命周期-更新阶段 4. 生命周期-卸载阶段 5. setState扩展-发现问题 6. setState扩展-更多用法 7. setState扩展-异步 1. 生命周期-概览 了解react类组件生命周期整体情况 大致步骤&#xff1a; 什么是生命周期React类组…

MurmurHash 算法

简介 一种非加密型哈希函数 特点 特点&#xff1a; 1.快 &#xff0c;MurMurHash3 比 MD5 快 2.低碰撞&#xff0c;MurMurHash3 128 位版本哈希值是 128 位的&#xff0c;跟 MD5 一样。128 位的哈希值&#xff0c;在数据量只有千万级别的情况下&#xff0c;基本不用担心碰撞…

Python3自带HTTP服务:轻松开启与后台管理

Python3自带有http服务&#xff0c;可以在服务器&#xff0c;也可以在本地启动&#xff0c;并运行一些常用的网页程序。比如&#xff1a;我们可以把streamlit框架编写的网页放到服务器上&#xff0c;开启http服务&#xff0c;就可以通过网页来调用这个pythont程序了&#xff0c…