Emotion Entanglement and Bayesian Inference for Multi-Dimensional Emotion Understanding
作者: Hemanth Kotaprolu, Kishan Maharaj, Raey Zhao, Abhijit Mishra, Pushpak Bhattacharyya
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-04-01
备注: 15 pages in total, 8 Figures, 2 Tables
💡 一句话要点
提出EmoScene基准，并结合情感纠缠与贝叶斯推理提升多维度情感理解。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感理解 多维度情感 情感纠缠 贝叶斯推理 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有情感理解基准依赖短文本和预定义标签，忽略了情感间的结构化依赖关系，限制了多维度情感推理。
- 提出情感纠缠感知的贝叶斯推理框架，利用情感共现统计信息进行联合后验推理，提升预测一致性。
- 在EmoScene基准上，该方法显著提升了较弱模型的性能，验证了其在多维度情感理解上的有效性。
📝 摘要（中文）
本文针对自然语言情感理解中多维度推理的挑战，提出了一个名为Emotional Scenarios (EmoScene) 的基准数据集。该数据集包含4731个富含上下文的场景，并标注了基于Plutchik基本情感的8维情感向量。研究评估了六个指令调优的大型语言模型在零样本设置下的表现，发现最佳模型的Macro F1仅为0.501，表明上下文感知多标签情感预测的难度。此外，本文提出了一种情感纠缠感知的贝叶斯推理框架，该框架结合了情感共现统计信息，对情感向量进行联合后验推理。这种轻量级的后处理方法提高了预测的结构一致性，并为较弱的模型带来了显著的性能提升（例如，Qwen2.5-7B的Macro F1提升了0.051）。EmoScene为研究多维度情感理解以及当前语言模型的局限性提供了一个具有挑战性的基准。
🔬 方法详解
问题定义：现有情感理解方法主要关注短文本和预定义的情感标签，忽略了情感之间复杂的依赖关系和上下文信息，导致无法有效进行多维度情感推理。这些方法将情感预测简化为独立的标签预测任务，未能充分利用情感的共现模式和上下文语境。
核心思路：本文的核心思路是利用情感之间的“纠缠”关系，即情感并非独立存在，而是相互影响、共同出现的。通过学习情感的共现统计信息，并将其融入到情感预测过程中，可以提高预测的结构一致性和准确性。具体而言，采用贝叶斯推理框架，将情感共现统计作为先验知识，结合模型预测的似然，进行联合后验推理。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 使用大型语言模型（LLM）进行初始情感预测，得到一个8维情感向量；2) 使用情感纠缠感知的贝叶斯推理框架对初始预测进行后处理。该框架首先计算情感共现统计信息，构建情感共现矩阵。然后，利用贝叶斯公式，结合LLM的预测结果和情感共现矩阵，计算每个情感向量的后验概率。最后，选择后验概率最高的向量作为最终预测结果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将情感纠缠的概念引入到情感理解任务中，并提出了一种基于贝叶斯推理的实现方式。与传统的独立标签预测方法相比，该方法能够更好地捕捉情感之间的依赖关系，从而提高预测的准确性和一致性。此外，该方法是一种轻量级的后处理方法，可以方便地应用于各种LLM的输出结果。
关键设计：情感共现矩阵的构建是关键设计之一，它统计了EmoScene数据集中不同情感组合出现的频率。贝叶斯推理中，情感共现矩阵被用作先验概率，LLM的预测结果被用作似然函数。后验概率的计算采用标准的贝叶斯公式。此外，为了提高计算效率，可以采用一些近似推理方法，例如变分推理或马尔可夫链蒙特卡罗方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的情感纠缠感知的贝叶斯推理框架能够有效提升多维度情感理解的性能。对于较弱的模型，例如Qwen2.5-7B，Macro F1提升了0.051。即使是表现最好的模型，也能获得一定的性能提升。这些结果表明，该方法能够有效利用情感之间的依赖关系，提高预测的结构一致性和准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于情感分析、人机交互、心理健康评估等领域。通过更准确地理解文本中的多维度情感，可以提升聊天机器人、情感支持系统等应用的智能化水平。未来，该方法有望应用于更复杂的场景，例如社交媒体情感分析、舆情监控等。
📄 摘要（原文）
Understanding emotions in natural language is inherently a multi-dimensional reasoning problem, where multiple affective signals interact through context, interpersonal relations, and situational cues. However, most existing emotion understanding benchmarks rely on short texts and predefined emotion labels, reducing this process to independent label prediction and ignoring the structured dependencies among emotions. To address this limitation, we introduce Emotional Scenarios (EmoScene), a theory-grounded benchmark of 4,731 context-rich scenarios annotated with an 8-dimensional emotion vector derived from Plutchik's basic emotions. We evaluate six instruction-tuned large language models in a zero-shot setting and observe modest performance, with the best model achieving a Macro F1 of 0.501, highlighting the difficulty of context-aware multi-label emotion prediction. Motivated by the observation that emotions rarely occur independently, we further propose an entanglement-aware Bayesian inference framework that incorporates emotion co-occurrence statistics to perform joint posterior inference over the emotion vector. This lightweight post-processing improves structural consistency of predictions and yields notable gains for weaker models (e.g., +0.051 Macro F1 for Qwen2.5-7B). EmoScene therefore provides a challenging benchmark for studying multi-dimensional emotion understanding and the limitations of current language models.