GuReT: Distinguishing Guilt and Regret related Text

📄 arXiv: 2401.16541v1 📥 PDF

作者: Sabur Butt, Fazlourrahman Balouchzahi, Abdul Gafar Manuel Meque, Maaz Amjad, Hector G. Ceballos Cancino, Grigori Sidorov, Alexander Gelbukh

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-29

💡 一句话要点

提出GuReT以区分内疚与遗憾相关文本

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 情感计算 内疚 遗憾 文本分类 深度学习 变换器模型 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的情感计算模型常常忽视内疚与遗憾之间的细微差别，导致对人类情感的理解不足。
  2. 本文提出了一个新的数据集，并将内疚与遗憾的识别任务视为二分类问题，采用多种机器学习和深度学习技术进行评估。
  3. 实验结果显示，基于变换器的模型在区分内疚与遗憾的任务中表现优异，宏观F1得分显著高于传统机器学习方法。

📝 摘要（中文）

人类决策与情感，尤其是内疚与遗憾之间的复杂关系，对行为和幸福感有重要影响。然而，这些情感的细微差别和相互作用在计算模型中常被忽视。本文引入了一个数据集，旨在剖析内疚与遗憾之间的关系及其独特的文本标记，填补了情感计算研究中的重要空白。我们将内疚与遗憾的识别视为二分类任务，采用三种机器学习和六种基于变换器的深度学习技术对新创建的数据集进行基准测试。研究还实施了创新的推理方法，如思维链和思维树，以评估模型的解释逻辑。结果表明，基于变换器的模型表现优越，宏观F1得分达到90.4%，而最佳机器学习分类器的得分为85.3%，显示出其在区分复杂情感状态方面的卓越能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决内疚与遗憾情感在文本中的区分问题。现有方法未能充分捕捉这两种情感的细微差别，影响了情感计算的准确性。

核心思路：我们将内疚与遗憾的识别视为二分类任务，通过构建专门的数据集和应用多种机器学习及深度学习技术，提升情感识别的准确性。

技术框架：研究包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。首先，创建包含内疚与遗憾文本的标注数据集；其次，采用三种机器学习和六种变换器模型进行训练；最后，通过创新推理方法评估模型的解释能力。

关键创新：最重要的创新在于引入了专门的数据集和新的推理方法（思维链和思维树），使得模型能够更好地理解和区分复杂情感状态。

关键设计：在模型训练中，使用了多种损失函数和超参数设置，以优化模型性能。特别是，变换器模型的架构设计使其在处理情感文本时具有更强的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于变换器的模型在内疚与遗憾文本的识别上表现出色，宏观F1得分达到90.4%，明显优于最佳机器学习分类器的85.3%。这一结果表明，变换器模型在处理复杂情感状态方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究在情感计算、心理健康监测和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过准确区分内疚与遗憾，相关系统可以更好地理解用户情感，从而提供个性化的反馈和支持，提升用户体验和心理健康干预效果。

📄 摘要（原文）

The intricate relationship between human decision-making and emotions, particularly guilt and regret, has significant implications on behavior and well-being. Yet, these emotions subtle distinctions and interplay are often overlooked in computational models. This paper introduces a dataset tailored to dissect the relationship between guilt and regret and their unique textual markers, filling a notable gap in affective computing research. Our approach treats guilt and regret recognition as a binary classification task and employs three machine learning and six transformer-based deep learning techniques to benchmark the newly created dataset. The study further implements innovative reasoning methods like chain-of-thought and tree-of-thought to assess the models interpretive logic. The results indicate a clear performance edge for transformer-based models, achieving a 90.4% macro F1 score compared to the 85.3% scored by the best machine learning classifier, demonstrating their superior capability in distinguishing complex emotional states.