自然言語処理分野において，データラベリングに高いコストが伴う問題を解決するために，データ拡張および自己教師あり学習手法が大きく発展してきた．感情認識・分類タスクにおいてもParkらは，Valence-Arousal-Dominance（VAD）フレームワークを利用することにより，感情のカテゴリラベル付きコーパスを相互に比較・統合し，データセットの拡充ができる可能性があることが示している[1]．本研究では，限られたデータセットを効果的に活用し，感情認識対応チャットシステムを訓練するための新しいアプローチを提案する．具体的には，否定語に影響を受ける動詞と形容詞のVスコアを反転し，LLMのアテンションロジットを加重値として用いることで，感情ラベルが付いていないデータに対して近似VADスコアを求める．単に文章中の単語のVADを平均する従来手法と比べ，精度が向上することを示す．

LargeLanguageModels(LLMs)のトレーニングおよびチューニングには，膨大な量のデータが必要とされる．LLMsの事前学習においては，自己教師あり学習の適用によりラベル付きデータへの依存は低減しているが，ダウンストリームタスクにおいては相変わらず多量のラベル付きデータが求められる．ラベル付きデータの作成には高いコストが伴うため[2]，データ拡張などを通じたコスト削減を目指す研究が活発に行われている．感情認識や感情分類のタスクでは，Valence-Arousal-Dominance(VAD)[3]を活用し，Vishnubhotlaの研究[4]のように，単語のVADスコアの平均を求めることによる文章のVADスコアの近似方法が一般的に使われている．さらにParkらのVADフレームワーク[1]は異なるカテゴリでラベルが付けられた自然言語データセットを比較・統合し，VADを用いることによって，大量のラベル付きデータを必要とする課題に対処できることが示されている．本研究は，この知見をもとに，会話データセットにVADを活用することにより，精度の高い感情認識チャットシステムをトレーニングすることを目標とする．