본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트를 통해 인간의 감정을 감지하고 이해하는 능력을 조사합니다. 심리학의 감정 모델을 바탕으로 계산 과학과 정서 과학의 통찰력을 통합하는 학제 간 관점을 채택합니다. 주요 목표는 LLM이 텍스트 상호 작용에서 표현된 감정을 얼마나 정확하게 식별할 수 있는지 평가하고 이 특정 작업에서 서로 다른 모델을 비교하는 것입니다. 본 연구는 인간-컴퓨터 상호 작용을 향상시키고 인공 지능 기술을 사용자의 감정적 미묘함에 더욱 반응적이고 민감하게 만드는 광범위한 노력에 기여합니다. GoEmotions 데이터 세트에서 최첨단 모델과의 비교를 포함하는 방법론을 사용하여 감정 분석 시스템으로서 LLM의 효과를 측정하고 다양한 분야에서 인간 언어에 대한 미묘한 이해가 필요한 잠재적 응용 분야를 위한 길을 열고자 합니다.
시사점, 한계점
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시사점: LLM의 감정 분석 능력 평가를 위한 체계적인 방법론 제시, 인간-컴퓨터 상호작용 개선 및 다양한 분야(감정 분석 필요 분야)에의 응용 가능성 제시.
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한계점: GoEmotions 데이터셋 하나만 사용한 점, 특정 LLM 모델들에 대한 비교 분석만 제시되었을 가능성, LLM의 감정 이해의 한계 및 오류 가능성에 대한 자세한 분석 부족.
