Die Verwendung von Large Language Models (LLMs) wie BERT, RoBERTa und GPT hat signifikante Auswirkungen auf die Leistung bei der Emotionserkennung im Vergleich zu klassischen Machine Learning (ML) Methoden. LLMs sind in der Lage, komplexe Sprachmuster und Kontextinformationen zu erfassen, was zu einer verbesserten Emotionserkennung führt. Diese Modelle können große Mengen an Daten lernen und subtile Emotionsnuancen in Texten identifizieren.
Im Vergleich dazu basieren klassische ML-Methoden wie Support Vector Machines (SVM) oder lineare Regression auf vordefinierten Merkmalen und erfordern in der Regel manuelle Feature-Engineering-Schritte. Diese Methoden sind möglicherweise nicht in der Lage, die komplexen Zusammenhänge zwischen Sprache und Emotionen so effektiv zu erfassen wie LLMs.
LLMs bieten auch den Vorteil des Transfer-Learnings, bei dem das Modell auf einer breiten Palette von Aufgaben vortrainiert wird und dann feinabgestimmt werden kann, um spezifische Aufgaben wie Emotionserkennung zu bewältigen. Dies ermöglicht eine bessere Anpassung an die spezifischen Anforderungen der Emotionserkennung in verschiedenen Kontexten.
Insgesamt führt die Verwendung von LLMs zu einer verbesserten Leistung bei der Emotionserkennung im Vergleich zu klassischen ML-Methoden, da sie in der Lage sind, komplexe Sprachmuster zu erfassen und subtile Emotionsnuancen zu identifizieren.