《大型语言模型情感认知》最新进展

主要观点总结

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在情感认知领域的重要性、研究进展和应用。文章详细综述了LLMs在情感认知领域的最新进展，将其与乌尔里克·奈瑟的认知阶段对齐。文章还概述了情感认知的挑战和未来研究方向，包括无监督学习方法的发展、复杂情感认知的提升等。文章通过七个阶段详细描述了LLMs在情感认知中的发展，包括感觉、知觉、想象、记忆、回忆、问题解决和思考。每个阶段都探讨了关键研究、方法、成果和资源，并将其与认知心理学理论相结合。最后，文章强调了LLMs在情感计算领域的重要性，并指出其面临的挑战和未来的发展方向。

关键观点总结

文章预览

大型语言模型（LLMs）中的情感认知对于提升各类应用的性能至关重要，如社交媒体、人机交互以及心理健康评估。我们探讨了当前的研究现状，主要围绕情感分类、情感丰富的响应生成和心理理论评估，同时也承认了依赖标注数据和情感处理复杂性等挑战。 在本文中，我们详细综述了LLMs在情感认知领域的最新进展，探讨了关键研究、方法、成果和资源，并将其与乌尔里克·奈瑟（Ulric Neisser）的认知阶段进行了对 齐。此外，我们还概述了这一不断发展的领域中未来研究的潜在方向，包括无监督学习方法的发展以及更复杂且可解释的情感认知LLMs的构建。我们还讨论了对比学习等高级方法，这些方法用于提升LLMs的情感认知能力。 在当今的情感计算领域，越来越多地认识到大型语言模型（LLMs）中的情感认知的重要性（Ren等人, 2024） 。它为人类情感和 ………………………………