Emotions in NLP: Trends, Gaps, and Future Directions

핵심 개념

Emotion Analysis in NLP is evolving but faces challenges in defining tasks, frameworks, and cultural considerations.

초록

1. Introduction

   • Emotions play a crucial role in human cognition and relationships.
   • Interest in emotion analysis (EA) in NLP has surged since 2018.
   • A review of over 150 ACL papers on EA was conducted.

2. Related Work

   • Various surveys provide an overview of the state of the field.
   • Recent surveys focus on datasets, models, and applications.

3. Survey of Emotion Analysis in NLP

   • Selection of studies based on EA keywords.
   • Analysis of papers published in the last decade.
   • Overview of datasets used in EA studies.

4. Shortcomings of EA in NLP

   • Lack of diversity in available datasets.
   • Inconsistency in terminology.
   • Lack of interdisciplinarity.
   • Demographics and cultural implications.

5. Discussion

   • EA tasks, emotion frameworks, cultural considerations, and applications.
   • Proposed future directions for diversity, tailored emotion categories, nomenclature, and interdisciplinarity.

6. Roadmap for Future Directions

   • Collecting demographic data for diversity.
   • Tailoring emotion categories to specific tasks.
   • Standardizing EA nomenclature.
   • Encouraging interdisciplinary engagement.

7. Conclusion

   • Growth of EA in NLP with increasing research on human emotions.
   • Review of ACL papers on EA and identified gaps and future directions.

통계

Emotion Analysis (EA) in NLP has surged since 2018.
Over 150 ACL papers on EA were reviewed.
Various emotion models and frameworks are used in EA studies.

인용구

"Emotions perfume our every experience and interaction."
"EA has attracted considerable research interest in recent decades."

핵심 통찰 요약

Emotion Analysis in NLP

by Flor Miriam ... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01222.pdf

더 깊은 질문

Wie können demografische Faktoren wie Alter und Geschlecht die Wahrnehmung und Ausdruck von Emotionen in der NLP beeinflussen?

Demografische Faktoren wie Alter und Geschlecht können die Wahrnehmung und den Ausdruck von Emotionen in der NLP auf verschiedene Weisen beeinflussen. Zum einen können kulturelle Unterschiede in der Art und Weise, wie Emotionen interpretiert und ausgedrückt werden, je nach demografischen Merkmalen variieren. Ältere Menschen könnten beispielsweise Emotionen anders wahrnehmen und ausdrücken als jüngere Menschen. Geschlecht kann auch eine Rolle spielen, da soziale Normen und Erwartungen die Art und Weise beeinflussen können, wie Emotionen gezeigt werden. Diese demografischen Unterschiede sollten bei der Entwicklung von NLP-Modellen für Emotionsanalyse berücksichtigt werden, um eine genauere und kultursensible Analyse zu ermöglichen.

Welche potenziellen Nachteile ergeben sich daraus, sich ausschließlich auf etablierte Emotionsmodelle wie die Ekman-Theorie in der Emotionsanalyse zu verlassen?

Das ausschließliche Verlassen auf etablierte Emotionsmodelle wie die Ekman-Theorie in der Emotionsanalyse kann zu mehreren potenziellen Nachteilen führen. Erstens sind diese Modelle möglicherweise nicht ausreichend vielseitig, um die Vielfalt und Nuancen menschlicher Emotionen vollständig zu erfassen. Emotionen sind komplex und können nicht immer in starre Kategorien eingeteilt werden, wie es bei den grundlegenden Emotionen nach Ekman der Fall ist. Zweitens könnten diese Modelle kulturell und demografisch voreingenommen sein, da sie möglicherweise nicht die Vielfalt der emotionalen Ausdrucksformen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen berücksichtigen. Drittens könnten sie die Anpassungsfähigkeit der Emotionsanalysemodelle einschränken, da sie möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle und Domänen geeignet sind. Daher ist es wichtig, über etablierte Modelle hinauszugehen und eine breitere Palette von Emotionsmodellen in der NLP zu erforschen.

Wie kann interdisziplinäre Zusammenarbeit das Verständnis und die Anwendung von Emotionen in der NLP über traditionelle Rahmenbedingungen hinaus verbessern?

Die interdisziplinäre Zusammenarbeit kann das Verständnis und die Anwendung von Emotionen in der NLP auf verschiedene Weisen verbessern. Durch die Einbeziehung von Experten aus verschiedenen Disziplinen wie Psychologie, Soziologie, Linguistik und Philosophie können neue Perspektiven und Erkenntnisse in die Emotionsanalyse einfließen. Diese Vielfalt an Standpunkten kann dazu beitragen, bestehende Emotionsmodelle zu erweitern und zu verbessern, um eine genauere und umfassendere Analyse zu ermöglichen. Darüber hinaus kann die interdisziplinäre Zusammenarbeit dazu beitragen, neue Anwendungsfälle für die Emotionsanalyse in der NLP zu identifizieren und innovative Lösungen zu entwickeln, die über traditionelle Rahmenbedingungen hinausgehen. Durch den Austausch von Wissen und Methoden aus verschiedenen Disziplinen kann die NLP-Community ihr Verständnis von Emotionen vertiefen und die Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen erweitern.