Lotus at SemEval-2025 Task 11: RoBERTa with Llama-3 Generated Explanations for Multi-Label Emotion Classification
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Haebom
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저자
Niloofar Ranjbar, Hamed Baghbani
개요
본 논문은 Llama-3를 활용하여 모호한 감정 표현을 명확히 하는 설명적 콘텐츠를 생성하고, 이를 RoBERTa의 감정 분류 성능 향상에 활용하는 새로운 다중 레이블 감정 감지 방식을 제시합니다. 설명적 맥락을 통합함으로써, 특히 두려움, 기쁨, 슬픔과 같은 감정에 대한 F1 점수를 향상시키고, 텍스트만을 사용하는 모델보다 우수한 성능을 보입니다. 설명적 콘텐츠의 추가는 모호성 해소, 중복된 감정적 단서와 같은 문제 해결, 다중 레이블 분류 성능 향상에 기여하여 감정 감지 작업에 상당한 발전을 가져옵니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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Llama-3 기반 설명적 콘텐츠 생성을 통해 다중 레이블 감정 감지 성능 향상 가능성 제시
