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Benchmarking Zero-Shot Facial Emotion Annotation with Large Language Models: A Multi-Class and Multi-Frame Approach in Daily Life
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在日常场景中自动标注人类情感的可行性。实验结果显示，LLM在七类情感分类下的平均精度约为50%，在三类分类下提高至约64%。整合多帧视频片段的策略能稍微改善标注准确率，显示LLMs在多模态环境中的应用潜力。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在日常场景中自动标注人类情感的可行性和性能。
- 在FERV39k数据集的DailyLife子集中进行实验，LLM在七类情感分类下的平均精度约为50%。
- 在三类情感分类下，LLM的精度提高至约64%。
- 整合多帧视频片段的策略能稍微改善标注准确率。
- 研究表明LLMs在复杂的多模态环境中具有降低标注成本的新应用潜力。
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