Persona-E$^2$: 基於人格的文本事件情緒回應資料集
arXiv - Human-Computer InteractionYuqin Yang, Haowu Zhou, Haoran Tu, Zhiwen Hui, Shiqi Yan, HaoYang Li, Dong She, Xianrong Yao, Yang Gao, Zhanpeng Jin
建立人格驅動的情緒回應資料集，證實人格特質能顯著提升情緒評估準確度，並揭示LLM在社群媒體情境下的局限。
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人格特質是情緒評估的關鍵變數，能顯著提升模型準確度。
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許多情感計算研究忽略讀者視角，僅以作者情緒為主，導致模型偏向刻板印象。將人格特質納入可減少此偏差，提升個人化情緒預測，對於自適應學習系統尤為重要。
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LLM在社群媒體情境下的情緒評估仍有限，提示需要更真實的讀者資料來訓練。
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此發現顯示目前的LLM在處理快速、非正式語料時表現欠佳，提醒研究者需聚焦於領域特定資料收集與微調，以確保實務應用的可靠性。
核心研究發現
- 1
Persona-E$^2$資料集結合MBTI與五大人格特質標註，涵蓋新聞、社群媒體與生活敘事，為情緒評估提供真實讀者基準。
- 2
實驗顯示最先進LLM難以捕捉精確情緒評估轉變，尤其在社群媒體領域表現不佳。
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加入五大人格特質可顯著減少「人格幻覺」，提升模型對個體情緒變化的理解與預測。
對教育工作者的啟發
教育科技開發者可利用Persona‑E$^2$資料集，將學習者人格特質納入情緒評估模型，提升自適應教材的情感回饋精準度。建議先進行人格測評，並以此作為模型輸入，避免單純依賴文本情緒。對於社群媒體內容的情緒分析，研究者應聚焦於真實讀者回饋，並進行領域微調，以減少LLM的「人格幻覺」與偏差。此資料集亦可作為評估工具，檢驗不同模型在多樣人格下的表現差異，為課程設計與學習評量提供客觀參考。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Persona-E$^2$: A Human-Grounded Dataset for Personality-Shaped Emotional Responses to Textual Events
- 作者：
- Yuqin Yang, Haowu Zhou, Haoran Tu, Zhiwen Hui, Shiqi Yan, HaoYang Li, Dong She, Xianrong Yao, Yang Gao, Zhanpeng Jin
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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