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语言模型在情感预测时（大多数情况下）不考虑情感触发因素
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估和比较大型语言模型在情感识别方面的性能，探索其在对话中模拟人类情感识别能力的程度。研究使用了三个不同数据集，并考虑了非零样本学习、少样本学习和任务特定微调的角度。同时，还考虑了自动语音识别错误对模型预测的影响。
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关键要点
- 本研究评估大型语言模型在情感识别方面的性能。
- 研究重点关注开放领域闲聊对话和任务导向对话。
- 使用了 IEMOCAP、EmoWOZ 和 DAIC-WOZ 三个不同数据集进行研究。
- 探索非零样本学习、少样本学习和任务特定微调的角度。
- 考虑自动语音识别错误对模型预测的影响。
- 研究旨在阐明 LLMs 在对话中模拟人类情感识别能力的程度。
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