NL-282, 2506 ARR Review2

◼ Comment

  • Spatiotemporal Emotion Reasoning: The Complete Picture of Emotion Recognition in Conversation via an Appraisal-Driven LLM-Encoder Framework
  • 일단 대화에서 발화의 5W 시그널을 활용해서 감정인식에 활용했더니 성능이 향상되더라!
    • 5W가 reference같은걸 통해서 도움될 것으로 간주할 수 있고 이에 대한 피드백을 추출해서 활용했다는 것
  • 약간 학생 리포트 느낌ㅋㅋ? 논문이라기에 뭔가 부족한점이 많다
    • 1. 일단 여기서 말하길 5W에 대응되는 feedback을 평가 분석, 상식 통찰, 화자 특성이라고 한거 같은데 5W와 어떻게 대응되는 개념인지?
    • 2. 이 정보를 추출하기 위해 LLM을 3번이나 써야하는데 비용 코스트가 너무 높다. 학습에서만 쓰는것도 아니고 추론시 필요한 정보인게 큰 문제
      • 이 문제를 완화하려면 테스트시에는 사용하지 않거나, distilled model을 활용하는 방법
      • 비교 모델이 LLM을 활용한것과 비교해야함. 베이스라인으로는 LLM으로 바로 감정인식하는 방법이 있을 수 있을듯
    • 3. 모델링쪽을 보면 미래 컨텍스트까지 활용하는 단점
      • 실시간으로 감정인식할 수가 없고 미래 발화를 기다려야함
      • 미래 발화를 사용하면 감정인식 성능이 향상되는 것이 당연함
      • 비교 모델들은 과거 컨텍스트만을 활용하는 경우가 많기 때문에 공정한 비교가 아님
    • 4. Fusion 방법도 3가지를 제시했는데 실험이 Main report가 안되어있음. 이럴거면 왜 언급?
  • Long paper로 확장해서 다양한 실험으로 확장해야할거 같음

초록

트랜스포머 모델의 등장으로 대화 내 감정 인식(ERC) 시스템이 크게 발전했지만, '행복' 또는 '화남'과 같은 단순한 라벨을 넘어서 감정을 이해하려면 단순한 어휘적 연관성을 넘어선 더 깊은 인지 과정과 상황적 맥락을 모델링해야 한다. 본 논문에서는 시공간적 관점에서 이 문제에 접근하여, 감정이 어떻게 발생하는지를 설명하는 주요 심리학 모델인 평가 이론을 통합함으로써 텍스트 ERC를 위한 5W 패러다임(무엇을, 누가, 왜, 언제, 어디서)을 완성하는 새롭고 경량의 프레임워크를 제안한다. 우리는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 해석 가능한 세 가지 피드백 신호를 생성하고, 이를 세 가지 서로 다른 융합 전략을 통해 원시 발화와 결합한다. 우리의 실험 결과는 제안한 패러다임이 표준 ERC 데이터셋에서 경쟁력 있는 벤치마크 성능을 달성할 뿐만 아니라 간단하고 해석 가능한 추가를 통해 이전의 최신 모델들을 능가함을 보여준다. 포괄적인 절제 연구를 통해 각 피드백 유형이 추가적인 성능 향상을 제공하며, 평가 분석이 가장 중요한 기여자로 나타남을 확인했다. 인지 과학을 활용하고 체계적이고 확장 가능한 접근법을 제공함으로써, 우리의 패러다임은 심리학적으로 정보를 제공하고 맥락이 풍부한 ERC에 대한 미래 연구의 길을 열어준다. 우리의 코드는 공개적으로 제공될 예정이다.

1. 서론

감정은 인간 의사소통의 필수적인 부분이다(Bartsch and Hübner, 2005; Smith and Lazarus, 1990). 초기 심리학 이론들은 이산적 범주(Ekman, 1999; Plutchik, 2001)와 평가 차원(Smith and Ellsworth, 1985; Scherer, 2005)을 통해 감정을 분류해왔지만, 이러한 통찰들은 아직 견고하고 자동화된 시스템으로 확장되지 못했다. 강력한 벤치마크 결과에도 불구하고, 대부분의 ERC 접근법은 어휘-연관적 수준에 머물러 있으며, 실제로 감정을 발생시키는 인과적 사건 구조를 간과한 채 단어와 라벨 간의 표면적 상관관계만을 학습한다(Hofmann et al., 2020).

5W를 통한 ERC 프레임워크. 최신 모델들은 발화 인코딩을 통해 '무엇을' 말했는지 답하고, 대화 맥락을 추가하여 '왜'를 부분적으로 포착한다. 화자 임베딩은 '누가'를 도입하지만(Lei et al., 2024; Xue et al., 2024), 감정을 형성하는 시공간적 사건 요소인 중요한 '언제/어디서'는 여전히 대부분 무시되고 있다.

사건별 피드백을 통해 평가 이론을 통합함으로써, 우리의 프레임워크는 5W(무엇을, 왜, 누가, 언제/어디서)를 완성하고, 진정한 시공간적 관점으로 ERC를 인지과학에 확고히 기반시킨다. 우리는 발화 자체와 독립적인 세 가지 전문가 스타일 피드백 신호를 먼저 생성하는 패러다임을 제안한다: (i) 제로샷 상식 통찰, (ii) 화자 특성 분석, (iii) 퓨샷 문맥 내 평가 분석. 우리는 이러한 신호들을 원시 발화와 융합하는 세 가지 다른 기법을 도입하여 감정 분류를 위한 유연하고 이론 기반의 표현을 산출한다.

공개 데이터셋에 대한 포괄적인 절제 연구와 평가를 통해, 경량적 특성에도 불구하고 우리의 접근법이 최신 ERC 성능과 일치할 뿐만 아니라 많은 경우 이를 능가하며, 동시에 내장된 해석가능성을 제공함을 보여준다.

2. 관련 연구: 인지과학과 감정 인식

평가 이론(Smith and Ellsworth, 1985; Scherer, 2005)은 감정을 소수의 차원에 따른 평가로 설명한다: 쾌적성, 노력, 확실성, 주의, 책임, 그리고 통제. (Troiano et al., 2019)은 1000개 이상의 크라우드소싱된 사건 설명에서 이러한 차원들을 7개의 기본 감정과 처음으로 연결했다. (Hofmann et al., 2020)은 해당 말뭉치를 개선하여 통제를 자기통제와 상황통제로 분리했으며, 평가 점수가 감정 라벨을 강하게 예측하지만 ERC에서는 여전히 크게 활용되지 않음을 보여주었다.

이후 Troiano et al. (2023)은 독자들이 감정 단어가 없어도 평문에서 감정과 평가를 모두 복원할 수 있음을 확인했다. 그러나 이러한 연구들 중 어느 것도 대화적 맥락을 고려하지 않았다. 이러한 격차에 동기를 받아, 우리는 LLM의 문맥 내 학습 능력을 활용하여 가치 있는 피드백을 추출함으로써 평가 이론을 대화 환경으로 가져온다. 이후 이를 발화 표현과 융합하여 모델에게 인간이 의존하는 것과 동일한 평가적 맥락을 제공한다.

3. 방법론

3.1 문맥 내 학습

점점 더 큰 모델과 데이터셋의 등장으로, LLM은 몇 가지 예시 프롬프트만으로 새로운 작업에 적응할 수 있는 강력한 문맥 내 학습(ICL) 능력을 획득했다. 핵심적으로 ICL은 유추적 추론을 활용하여, 기울기 업데이트보다는 문맥 내 시연으로부터 일반화한다(Dong et al., 2024).

3.1.1 평가 이론 피드백

우리는 7개의 인지 차원을 제공하는 감정 평가 말뭉치(Hofmann et al., 2020)에서 도출된 사건 맥락으로 각 발화를 풍부하게 한다(표 7). 0-3의 숫자 점수는 매우 낮음, 다소 낮음, 보통, 높음으로 언어화된다. 전형적인 표현은 다음과 같다:

평가 이론에 따르면, 상황은 높은 주의력, 보통의 확실성, ..., 그리고 매우 낮은 상황성을 나타낸다.

테이블 7의 항목들에 대한 점수를 매기고, 이를 통합한 피드백으로 위 문장을(=평가분석) 생성한다.

  • 이 문장은 LLM feedback 일부분으로 들어가서 학습에 활용된다

우리는 n=20개의 이러한 예시를 퓨샷 맥락으로 제공하여(감정 라벨은 제외) LLM이 라벨 누출 없이 평가 패턴에서 감정으로의 매핑을 학습할 수 있도록 한다. 결과로 나오는 한 문장이 세 개의 전문가 스타일 피드백 신호 중 하나가 되어, 분류기에게 각 감정 뒤의 언제와 어디에 대한 압축적이고 이론에 근거한 설명을 제공한다.

3.1.2 프롬프트 기반 전문가 피드백 생성

우리는 역할 조건화된 프롬프트를 사용하여 기성품 DeepSeek LLM으로부터 모든 대화 턴에 대해 세 개의 단일 문장 피드백 신호를 추출한다: 

  • (1) 평가 분석: 퓨샷 프롬프팅을 통해 얻은 발화의 인지적 평가(§3.1.1 참조), 
  • (2) 상식 통찰: 대화 맥락과 감정을 연결하는 간결한 추론(제로샷), 그리고 
  • (3) 화자 특성 분석: 현저한 화자 특성에 대한 한 문장 설명(제로샷). 각 프롬프트는 대화 맥락(c), 화자(s), 그리고 발화(u)를 포함하며, 모델에게 라벨 없이 하나의 문법적 문장으로 응답하도록 지시한다. 
  • 이런 피드백은 5W에 의해 설정한거 같은데 어떻게 매칭되는지? LLM을 사용하면 다양한 것이 가능할텐데

(1) 상식 통찰 (Commonsense Insight) - Zero-shot:

"화자는 친구의 위로에 감사하면서도 면접 실패로 인한 깊은 좌절감을 표현하고 있다."

(2) 화자 특성 분석 (Speaker Characterization) - Zero-shot:

"화자는 자신의 감정을 솔직하게 표현하면서도 타인의 배려에 감사를 표하는 정중한 성격을 보인다."

(3) 평가 분석 (Appraisal Analysis) - Few-shot:

"평가 이론에 따르면, 상황은 높은 주의력, 보통의 확실성, 낮은 노력, 매우 낮은 쾌적성, 보통의 책임감, 매우 낮은 통제력, 그리고 낮은 상황성을 나타낸다."

이러한 명시적 전문가 역할과 엄격한 제약은 구조화된 출력을 만들어내며, 이는 프롬프트 기반 제어 가능성에 대한 연구 결과와 일치한다(Brown et al., 2020; Lou et al., 2023).

세 문장은 압축적인 전체 피드백 블록으로 수집된다. 이 블록은 별도로 토큰화되고 이후 3.2절에서 설명하는 융합 기법을 사용하여 발화와 융합된다. 이전 연구에서는 짧고 잘 타입화된 문자열을 주입하는 것이 아키텍처 변경 없이 인코더 전용 트랜스포머를 풍부하게 할 수 있으며(Zhang et al., 2019; Umair and Ferraro, 2021), 단일 요약 토큰이 긴 입력에 대한 주의를 효율적으로 안내할 수 있음을 보여주었다(Ainslie et al., 2020). 우리의 설정에서 균형 잡힌 피드백 블록은 DeBERTa-Large에게 높은 신호의 의미적 단서를 제공한다.

왜 DeBERTa-Large을 썼을까?

3.2 융합 기법

우리의 패러다임은 원시 발화와 LLM이 생성한 피드백 신호를 통합하기 위해 세 가지 distinct 융합 전략을 사용한다. 우리의 데이터는 순전히 텍스트이지만, 전체적인 접근법은 시각 분야의 연구, 특히 CrossViT(Chen et al., 2021)와 유사하다. CrossViT에서는 다중 스케일 이미지 패치들이 서로 주의를 기울여 단일 인스턴스 표현을 풍부하게 한다. 우리의 경우, "외부 도우미"는 이미지 패치가 아닌 피드백 토큰이지만, 목표는 동일하다: 인스턴스에 보완적 맥락을 제공한 다음 개선된 분류를 위해 융합하는 것이다.

• 특성 수준 융합 그림 2a에서 보여지듯이, 우리는 발화와 피드백의 토큰 시퀀스를 (특수한 [SEP] 마커로 분리하여) 단일 입력으로 단순히 연결한다.

• CLS-토큰 융합 이 전략(그림 2b)에서는 발화와 피드백을 독립적으로 인코딩하고, 각 분기의 [CLS] 임베딩(전역 요약)만을 추출한 다음, 작은 피드포워드 분류기를 통과시키기 전에 두 벡터를 연결한다.

• 교차-주의 융합 (그림 2c)은 발화 임베딩을 쿼리로, 피드백 임베딩을 8-헤드 다중 헤드 주의 블록에서 키와 값으로 사용한다. 교차-주의 단계 후에, 우리는 주의를 받은 발화 시퀀스를 단일 벡터로 풀링하고 이를 분류기에 입력한다.

참고: 이러한 융합 연산의 수학적 세부사항은 간결성을 위해 부록 C로 미뤘다.

이 3개에 대한 비교실험이 이뤄지지 않는다

4. 훈련 파이프라인

그림 1은 우리의 종단간 파이프라인을 보여준다. 각 목표 발화에 대해 우리는 대칭적 맥락 윈도우를 추출한다. 그러면 대화는 두 개의 병렬 분기로 나뉜다:

  1. 발화 분기. 윈도우가 적용된 대화는 토큰화되고 DeBERTa-Large(He et al., 2021)로 인코딩된다.

  2. 피드백 분기. 우리는 세 개의 전문가 스타일 문장을 위해 DeepSeek V3(DeepSeek-AI)에 질의한다(3.2절 참조). 연결된 피드백은 독립적인 DeBERTa-Large에 의해 인코딩된다.

우리는 세 가지 융합 메커니즘을 실험한다(3.2절과 부록 C 참조). 융합된 표현은 C = 7개의 감정 클래스 중 하나를 예측하기 위해 단일 선형 층을 통과한다. 모든 실험은 5개의 무작위 시드에 걸쳐 실행되고 평균화된다. 추가적인 훈련 세부사항과 모든 융합-피드백 조합에 대한 전체 결과는 부록 A와 B에 보고되어 있다.

대칭정 맥락 윈도우 ==> 미래 발화를 쓴다는 것자체가 동일한 비교가 아니긴 한듯

5. 실험 및 결과

5.1 데이터셋

우리는 두 개의 표준 ERC 벤치마크인 MELD(Poria et al., 2019)와 EmoryNLP(Zahiri and Choi, 2017)에서 우리의 접근법을 검증한다. 데이터셋과 평가 지표에 대한 더 자세한 정보는 부록 A에 제공되어 있다.

5.2 결과

표 2a(MELD)와 표 2b(EmoryNLP)는 우리의 최적 구성인 세 가지 피드백 채널 모두를 포함한 CLS-토큰 융합을 기준 방법론들과 비교한다. 우리는 가중 평균과 함께 감정별 정확도와 F1을 보고한다. 5개의 무작위 시드에 대한 대응표본 t-검정은 보고된 모든 집계에서 통계적으로 유의한 개선(p < 0.05)을 나타낸다. 그림 3은 각 피드백 유형의 기여도를 시각화한다.

6. 논의 및 결론

평가, 상식, 화자 문장을 주입하는 것은 모델에게 내장된 해석가능성을 제공한다. 중요한 것은 LLM이 정답 감정 라벨을 절대 보지 않으므로, 네트워크는 인지적 평가에서 감정으로의 매핑을 스스로 학습해야 한다는 점이다; 이는 단순히 어휘적 패턴을 암기하는 것이 아니라 원인을 모델링하는 것이다. 우리의 입력이 순전히 텍스트임에도 불구하고, 시스템은 여러 다중모달 작업과 일치하거나 이를 능가한다(예: 표 2a의 ELR-GCN(Shou et al., 2024)). 우리는 평가 차원이 일반적으로 운율이나 얼굴 단서로 전달되는 상황적 맥락의 상당 부분을 제공하여 모달리티 격차를 좁힌다고 주장한다.

절제 연구는 각 피드백 채널이 추가적으로 기여함을 보여준다: 평가가 MELD에서 가장 큰 단일 증가를 제공하고, 전체 융합이 MELD와 EmoryNLP에서 최고 점수를 달성하여 완전한 5W 신호가 가장 견고한 개선을 제공함을 확인한다.

전반적으로, 평가 기반의 LLM 지원 관점은 인지적으로 충실하고, 해석 가능하며, 강력한 텍스트 전용 베이스라인을 제공하여, 감정을 정적 라벨이 아닌 시공간적 평가로 다루는 미래 ERC 연구를 위한 명확한 경로를 열어준다.

한계점

실험 범위. 우리의 목표는 평가 기반 피드백의 적어도 하나의 구성이 명확한 개선을 제공함을 보여주는 것이었다; 따라서 우리는 대부분의 하이퍼파라미터(맥락 윈도우 = 3, n=20 평가 샷, 융합 헤드)를 고정하고 두 개의 영어 말뭉치에서 평가했다. 하이퍼파라미터의 더 큰 격자, 다양한 윈도우 크기, 샷 수, 융합 깊이, 또는 추가 백본이 더 강한 설정을 발견할 수 있다; 우리는 이러한 탐구를 향후 연구로 남겨둔다.

데이터 전처리 오버헤드. 피드백을 생성하고 캐싱하는 것은 오프라인 전처리 단계를 추가한다(발화 1개당 3번 호출). 실시간 배포의 경우 데이터셋당 한 번 피드백을 미리 계산하거나 새로운 대화를 점진적으로 캐싱할 수 있다.

제로샷 화자 특성 분석. 우리의 화자 설명은 명시적인 심리학 이론 없이 LLM에서 직접 나온다. 성격 프레임워크나 대화 역할을 통합하면 이 채널을 더 정보적으로 만들 수 있다.

LLM 의존성과 언어 범위. 이 접근법은 외부 LLM의 편향이나 실패 모드를 상속하며, 우리는 영어에서만 평가했다. 파이프라인을 저자원 언어로 확장하려면 문화 간에 신뢰성 있게 평가 진술을 생성하는 LLM이 필요하다.

모달리티와 데이터셋. 우리는 텍스트 전용 ERC에 초점을 맞춘다. 오디오-비주얼 말뭉치는 평가 피드백이 다중모달 모델과의 격차를 줄이거나 넓히는지 보여줄 수 있다. 우리는 그러한 후속 연구를 장려하기 위해 코드를 공개할 것이다.

실제 테스트시, 이러한 5W 정보를 추출해야하는 엄청난 코스트

  • distilled model을 사용하던지,
  • 아니면 비교모델을 LLM을 사용한것과의 비교가 필수적으로 들어가야할듯

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