arXiv cs.CL· Bin Wen, Dai-Qiao Zhang, Tien-Ping Tan·· 10 小时前AI 评分22
对话中的选择性风险受控情绪预测：从持续性壁垒到带 Conformal 保证的偏离检测
Selective, Risk-Controlled Emotion Forecasting in Conversation: From a Persistence Barrier to Departure Detection with Conformal Guarantees
AI 导读
研究指出对话情绪预测中“预测下一情绪状态数值”是难以实现的目标，在 valence-arousal-dominance 轨迹上，重复说话者自身前一状态构成的持续性基线无法被冻结编码器修正有效超越。
正文 · AI 翻译
摘要：对话中的情绪预测正日益被界定为预测下一个情绪状态的值。我们证明，在一个状态可观测的测试平台中，这瞄准的是一个难以获取的量，并提出一种可学习、可部署的替代表述。在来自双人语料库的效价-唤醒-支配轨迹上，重复说话者自身先前状态所设定的持续性基线，是任何冻结编码器校正都无法实质性改善、而状态空间滤波器能够超越的；该下限要求历史状态可被观测，因为使用估计锚点会使持续性低于直接预测器。留存下来的是偏离持续性的时机，它可在四个语料库中的三个上学习，而在基础率最高的语料库上接近随机水平，我们报告了这一负面结果。我们将该任务重新表述为选择性偏离预测：一种带泄漏协议的提前时间加权指标，以及最佳选择随偏离率切换的承诺策略。对话级保形风险控制限定了已承诺预测的期望损失，在测试的全部十二种配置中均达到目标，尽管该保证是通过弃权换来的，在 hardest 语料库上覆盖率和警报召回率急剧下降。一个受测语言模型的置信度作为排序信号失败，而另一个则成功，这是一种依赖模型的失败，目前尚不能归因于模型家族还是规模。代码和结果日志可向通讯作者索取。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2611.05896 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.05896v1 [cs.CL] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.05896 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Bin Wen [查看电子邮件]
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2026年11月4日星期三 03:39:22 UTC（233 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org