Erkennung von Emotionen in Gesprächen durch gemeinsames Lernen großer Sprachmodelle mit Alltagswissen

Core Concepts

Durch die Einbeziehung von Alltagswissen über die Absichten und Reaktionen der Gesprächsteilnehmer kann die Leistung bei der Emotionserkennung in Gesprächen deutlich verbessert werden.

Abstract

In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur Emotionserkennung in Gesprächen vorgestellt, der als "CKERC" bezeichnet wird. Der Kern der Idee ist es, das Alltagswissen über die Absichten und Reaktionen der Gesprächsteilnehmer in den Erkennungsprozess einzubinden.
Dazu wird zunächst mithilfe eines großen Sprachmodells (LLM) basierend auf den vorherigen Äußerungen das relevante Alltagswissen für die aktuelle Äußerung generiert. Dieses Alltagswissen umfasst insbesondere die möglichen Reaktionen der Zuhörer sowie die Absichten des Sprechers.
Anschließend wird dieses Alltagswissen in ein bestehendes Modell zur Emotionserkennung in Gesprächen (InstructERC) integriert, indem die Aufgabe der Sprecheridentifikation durch die Vorhersage des Alltagswissens ersetzt wird. Dadurch können die impliziten Informationen über den Sprecher besser ausgenutzt werden.
Die Experimente auf drei gängigen Datensätzen zur Emotionserkennung in Gesprächen zeigen, dass der CKERC-Ansatz den Stand der Technik übertrifft. Die Ergebnisse belegen die Wirksamkeit der Einbeziehung von Alltagswissen in die Emotionserkennung.

Stats

Basierend auf den unterschiedlichen vorherigen Äußerungen generiert der Sprecher unterschiedliches Alltagswissen für die gleiche Äußerung "yeah.". Daher kann die gleiche Äußerung "yeah." in unterschiedlichen Gesprächen unterschiedliche Emotionen ausdrücken.
Die Emotionen in einem Gespräch hängen stärker von der Interaktion von Kontextinformationen und der realen Umgebung ab, als vom reinen Textinhalt der Äußerung selbst.

Quotes

"Basierend auf den unterschiedlichen vorherigen Äußerungen generiert der Sprecher unterschiedliches Alltagswissen für die gleiche Äußerung 'yeah.'. Daher kann die gleiche Äußerung 'yeah.' in unterschiedlichen Gesprächen unterschiedliche Emotionen ausdrücken."
"Die Emotionen in einem Gespräch hängen stärker von der Interaktion von Kontextinformationen und der realen Umgebung ab, als vom reinen Textinhalt der Äußerung selbst."

Key Insights Distilled From

CKERC

by Yumeng Fu at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07260.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Ansatz erweitert werden, um auch nonverbale Informationen wie Gestik und Mimik in die Emotionserkennung einzubeziehen?

Um nonverbale Informationen wie Gestik und Mimik in die Emotionserkennung einzubeziehen, könnte der Ansatz durch die Integration von multimodalen Daten erweitert werden. Dies würde bedeuten, dass neben Textdaten auch visuelle und auditive Datenquellen berücksichtigt werden. Durch die Verwendung von Technologien wie Computer Vision und Audioanalyse könnten Gesten, Gesichtsausdrücke und Tonlagen erfasst und in die Emotionserkennung einbezogen werden. Dies würde eine ganzheitlichere Erfassung von Emotionen ermöglichen, da nonverbale Signale oft wichtige Hinweise auf die emotionalen Zustände einer Person liefern.

Welche Möglichkeiten gibt es, das generierte Alltagswissen noch gezielter auf die Emotionserkennung abzustimmen?

Um das generierte Alltagswissen noch gezielter auf die Emotionserkennung abzustimmen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Verfeinerung der Templates und Prompts, die zur Generierung des Alltagswissens verwendet werden. Indem spezifischere und detailliertere Anweisungen gegeben werden, könnte das generierte Wissen genauer auf die Emotionserkennung zugeschnitten werden. Zudem könnte die Integration von domänenspezifischem Wissen oder die Berücksichtigung von kulturellen Unterschieden dazu beitragen, das Alltagswissen besser an die Anforderungen der Emotionserkennung anzupassen. Darüber hinaus könnten fortgeschrittene Modelle wie Graph Neural Networks verwendet werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Aspekten des Alltagswissens zu modellieren und so eine präzisere Emotionserkennung zu ermöglichen.

Inwiefern lässt sich der Ansatz auf andere Anwendungsfelder übertragen, in denen Kontextinformationen eine wichtige Rolle spielen?

Der vorgestellte Ansatz, der auf der Verwendung von Alltagswissen und Kontextinformationen basiert, kann auf verschiedene andere Anwendungsfelder übertragen werden, in denen Kontext eine wichtige Rolle spielt. Ein solches Anwendungsfeld könnte beispielsweise die Personalisierung von Benutzererfahrungen in digitalen Systemen sein. Durch die Berücksichtigung von Kontextinformationen wie dem Nutzerverhalten, den Präferenzen und dem sozialen Umfeld könnten Systeme entwickelt werden, die personalisierte Empfehlungen, Interaktionen und Dienstleistungen bereitstellen. Darüber hinaus könnte der Ansatz in der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden, um Emotionen und Stimmungen von Patienten zu erkennen und so die Behandlung und Betreuung zu verbessern. Die Anpassung des Ansatzes an verschiedene Anwendungsfelder erfordert jedoch eine sorgfältige Modellierung des Kontexts und eine präzise Integration von relevantem Wissen.