GPT-4oによる感情推定を用いた攻撃的投稿判定

近年，SNS上で他者に対して攻撃的な投稿（攻撃的投稿）が増加しており，その自動検出に関する研究が実施されている．しかし，皮肉表現や文脈依存を含む投稿に対して誤判定する課題がある．本研究では，高い言語処理能力を持つ大規模言語モデルと感情情報を用いた，SNS上の攻撃的投稿判定手法を提案する．提案手法では，GPT-4oを用いて喜びや悲しみなどの8種類の感情に対する推定確率を出力し，投稿と出力された推定確率の両方を参照して攻撃性判定する．正答率，F1スコアおよび混同行列を用いて，感情情報および例示情報の有効性を調査した結果，LLMによる攻撃性判定において情報の付加が有効であることが確認された．