否定語の影響と単語の重要度を考慮した近似VADスコアによる感情認識チャットシステムの開発

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．