arXiv cs.AI· Shireesh Reddy Pyreddy, Tarannum Shaila Zaman·· 3 天前AI 评分20
EmoXpt：分析人类评论与 LLM 生成回复中的情绪差异
EmoXpt: Analyzing Emotional Variances in Human Comments and LLM-Generated Responses
AI 导读
研究团队提出情感分析框架 EmoXpt，用于评估人类对生成式 AI 的情绪态度以及 ChatGPT 回复中的情感表达。基于提及 ChatGPT、OpenAI、Copilot 和 LLM 的推文分析显示，LLM 生成的回复比人类回复更高效、连贯，且情绪始终更积极。
正文 · AI 翻译
摘要：生成式 AI 的广泛采用引发了多样的观点，人们对其应用既表示支持也提出批评。本研究通过分析提及 ChatGPT、OpenAI、Copilot 和 LLMs 等术语的人类推文，探讨围绕生成式 AI 的情绪动态。为了进一步理解 ChatGPT 的情商，我们考察了它对所选推文的回应，突显了人类评论与 LLM 生成回应在情感上的差异。我们提出了 EmoXpt，一个情感分析框架，旨在评估人类对生成式 AI 的看法以及 ChatGPT 回应中蕴含的情感。与以往仅关注人类情感的研究不同，EmoXpt 独特地评估了 ChatGPT 的情感表达。实验结果表明，LLM 生成的回应明显比人类回应更高效、更连贯，并且始终更为积极。
| 评论： | 7 页，10 幅图，5 张表。本文已被 2025 IEEE 第 15 届年度计算与通信研讨会暨会议（CCWC）接收并展示 |
| 主题： | 机器学习（cs.LG）；人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2501.06597 [cs.LG] |
| （或 arXiv:2501.06597v1 [cs.LG] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.06597 arXiv 颁发的 DOI，通过 DataCite |
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| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1109/ccwc62904.2025.10903889
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来自：Shireesh Reddy Pyreddy [查看电子邮件]
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2025 年 1 月 11 日星期六 17:45:13 UTC（33,549 KB）
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