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

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．