LLM-MC-Affect：基於大型語言模型的蒙地卡羅情感軌跡與隱含模糊度建模
arXiv - Computers and SocietyYu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, John Paul Martin Encinas, Elizabeth Victoria Abraham Achom, Karan Himanshu Patel, Jesus Horacio Pacheco, Sicong Shao, Jyotikrishna Dass, Soheil Salehi, Pratik Satam
利用LLM蒙地卡羅抽樣將情感建模為機率分佈，並以情感軌跡分析師互動領先/滯後關係，揭示教學對話有效支架。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
情感的機率分佈模型能捕捉人際互動中的主觀模糊，避免單點估計的偏差。
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傳統情感分析往往忽略說話者情緒的多樣性與不確定性，導致評估結果過於簡化。LLM-MC-Affect 的分佈式表示可同時呈現中心趨勢與不確定度，為教育實務提供更細緻的情緒診斷與介入依據。
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蒙地卡羅抽樣結合LLM的隨機解碼，使得情感軌跡分析可在實時對話中部署，具備可擴展性與實務可行性。
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此框架不需大量手工標註或專業情感模型，僅透過LLM的生成能力即能產生高保真度的情感分佈，適合嵌入學習分析平台，為即時教學調整與自適應反饋提供技術基礎。
核心研究發現
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LLM-MC-Affect 將情感視為連續機率分佈，利用蒙地卡羅抽樣逼近分佈，捕捉情感的主觀性與模糊度。
- 2
透過情感軌跡的交叉相關與斜率指標，可量化說話者之間的領先/滯後情感耦合，揭示互動動態。
- 3
在教師-學生對話案例中，該方法成功辨識出有效支架時刻，並將其轉化為可操作的高階互動洞察。
對教育工作者的啟發
教師可將LLM-MC-Affect 整合至課堂對話分析工具，透過情感軌跡即時監測學生情緒波動，辨識出教師支架過度或不足的時機，進而調整提問或回饋策略。學習分析平台可將情感交叉相關結果視覺化，讓教師快速定位互動節點，並以數據驅動的方式設計個別化支援。對於課程設計者，該方法提供了量化的情感耦合指標，可用於評估教學活動的情緒互動質量，並在課程迭代中優化互動設計。AI開發者亦可利用此框架作為情感分析模組，嵌入自適應學習系統，提升學生自主學習的情緒支持。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- LLM-MC-Affect: LLM-Based Monte Carlo Modeling of Affective Trajectories and Latent Ambiguity for Interpersonal Dynamic Insight
- 作者：
- Yu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, John Paul Martin Encinas, Elizabeth Victoria Abraham Achom, Karan Himanshu Patel, Jesus Horacio Pacheco, Sicong Shao, Jyotikrishna Dass, Soheil Salehi, Pratik Satam
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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