感情表現の文化的・言語的な違いを考慮するためには、まず多文化に対応した感情データセットを構築することが重要です。具体的には、異なる文化圏からの映画やテレビ番組のデータを収集し、それぞれの文化に特有の感情表現を含むようにします。これにより、モデルは文化的背景に基づく感情のニュアンスを学習し、汎用性を高めることができます。
さらに、感情のラベリングにおいても、各文化における感情の定義や表現方法を反映させることが重要です。例えば、特定の文化では「喜び」と「興奮」が異なる感情として認識される場合、これをモデルに組み込むことで、より正確な感情認識が可能になります。また、言語的な違いを考慮するために、異なる言語での感情表現を学習するマルチリンガルモデルを開発することも有効です。これにより、言語に依存しない感情認識が実現され、提案手法の汎用性が向上します。