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西宁专业网站建设,wordpress模板转为emlog,管城网站建设,网站建设面试常见问题文章目录核心问题核心思想与动机提出的方法A. 检索增强情感推理框架 (RAER)B. 刺激武装强盗评估框架 (SAB)C. 复合情感问答数据集 (Compound Emotion QA Dataset)主要贡献核心问题 通用的大语言模型#xff08;LLMs#xff09;和多模态大语言模型#xff08;MLLMs#xff…文章目录核心问题核心思想与动机提出的方法A. 检索增强情感推理框架 (RAER)B. 刺激武装强盗评估框架 (SAB)C. 复合情感问答数据集 (Compound Emotion QA Dataset)主要贡献核心问题通用的大语言模型LLMs和多模态大语言模型MLLMs在情感理解方面存在显著挑战 复合情感和模糊性 (Compound and Ambiguous Emotions):传统的情感识别模型如基于“Big Six”离散标签或 VAD 维度标签的模型难以充分捕捉人类情感表达中复杂和细微的差别尤其是在涉及复合情感和上下文丰富的情景中 。标注的主观性和不一致性 (Subjectivity and Inconsistency):基于心理学理论的人类标注由于情感感知的主观性往往导致标注结果不一致这限制了现有模型的鲁棒性 。缺乏细粒度的评估方法 (Lack of Fine-grained Evaluation):现有的评估框架难以系统性地评估模型处理复杂情感推理的能力特别是那些难以量化的任务 。核心思想与动机核心思想是利用检索增强生成 (RAG)的能力为 MLLM 提供外部、上下文相关的情感知识从而提升其在复杂情感情景中的推理能力。动机为了解决现有模型在处理复合情感时的局限性论文提出了一种更像人类、更细致入微的方法 。通过 RAG 引入外部知识可以指导 MLLM 进行更深入的情感推理而不是仅仅依赖模型自身的参数化知识 。关键机制结合 RAG 和思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 推理构建RAER (Retrieval-Augmented Emotion Reasoning)框架。提出的方法论文提出了两个主要框架和一个新数据集A. 检索增强情感推理框架 (RAER)RAER 是一个即插即用 (plug-and-play)的模块旨在增强 MLLMs 处理复合情感的能力 。情感知识库构建 (Emotional Knowledge Base):知识库最初由多模态情感数据集构建将面部表情、情感音频和情感描述等多样化输入编码为高维向量嵌入 。这个知识库会动态更新通过添加 RAER 在推理过程中生成的高置信度样本进行演化和扩展。情感推理与思维链 (Emotion Reasoning CoT):RAER 利用 CoT 机制指导 MLLM 进行结构化推理 。当模型在生成初始回复时遇到情感歧义或不确定性时它会触发检索机制 。检索增强 (Retrieval Augmentation):当情感线索不一致时Cues Inconsistent系统通过K-近邻 (K-Nearest Neighbors)搜索从向量数据库中检索最相似的例子及其关联的情感描述 。这些检索到的上下文用于细化模型对情感线索的理解和消除歧义从而生成更准确、更符合上下文的推论 。B. 刺激武装强盗评估框架 (SAB)目的这是一个新颖的评估方法专为评估 MLLMs 的复合情感能力而设计特别是在开放式语言上下文和难以量化的任务中 。机制它受到经典多臂强盗 (multi-armed bandit) 问题的启发 。SAB 结合 AI 生成的多模态刺激 (Stimuli)和情感任务通过两两比较 (Pairwise Comparisons)收集人类或 AI 评估者的偏好判断。评分使用Elo 评分机制动态调整模型的排名分数以评估模型在动态和复合情感上下文中的表现 。C. 复合情感问答数据集 (Compound Emotion QA Dataset)用于强化 MLLMs 的情感理解能力生成方式它结合了 RAER 生成的回复和 SAB 收集的人类偏好信息。内容结构数据集中的每个样本都包含一个首选回复 (preferred response) 和一个非首选回复 (non-preferred counterpart)形成一个成对偏好实例 (pairwise preference instance) 。构建流程刺激生成 (Stimulus Generation):使用 GPT-4 或 GPT-4o 生成情感中性关键词 。然后使用像 Sora用于视觉和 AudioGen用于音频等生成模型基于这些关键词创建多样化的多模态刺激如视频、音频。任务公式化 (Task Formulation):将这些多模态刺激与 MER多模态情感识别或 MERG多模态共情回复生成任务随机匹配形成任务提示Task Prompt。模型推理和偏好判断 (Inference and Preference Judgment):目标 MLLM如 VideoLLaMA2对生成的刺激进行多模态推理并生成相应回复 。这些回复随后通过 SAB 框架进行评估评估基于人类或 GPT-4o 的偏好判断 。主要贡献提出 RAER 框架首个结合检索增强生成和情感推理链的方法以增强 MLLMs 处理复合情感任务的能力 。引入 SAB 评估框架提出了Stimulus-Armed Bandit (SAB)框架用于系统性地评估 MLLMs 在复合情感场景中的表现并能有效收集人类偏好信号 。构建 Compound Emotion QA 数据集创建了一个包含复合情感任务的多模态问答数据集旨在提升 MLLMs 的复合情感能力。