Constant Bonard


2024

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Améliorer les modèles de langue pour l’analyse des émotions : perspectives venant des sciences cognitives
Constant Bonard | Gustave Cortal
Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position

Nous proposons d’exploiter les recherches en sciences cognitives sur les émotions et la communication pour améliorer les modèles de langue pour l’analyse des émotions. Tout d’abord, nous présentons les principales théories des émotions en psychologie et en sciences cognitives. Puis, nous présentons les principales méthodes d’annotation des émotions en traitement automatique des langues et leurs liens avec les théories psychologiques. Nous présentons aussi les deux principaux types d’analyses de la communication des émotions en pragmatique cognitive. Enfin, en s’appuyant sur les recherches en sciences cognitives présentées, nous proposons des pistes pour améliorer les modèles de langue pour l’analyse des émotions. Nous suggérons que ces recherches ouvrent la voie à la construction de nouveaux schémas d’annotation et d’un possible benchmark pour la compréhension émotionnelle, prenant en compte différentes facettes de l’émotion et de la communication chez l’humain.

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Improving Language Models for Emotion Analysis: Insights from Cognitive Science
Constant Bonard | Gustave Cortal
Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics

We propose leveraging cognitive science research on emotions and communication to improve language models for emotion analysis. First, we present the main emotion theories in psychology and cognitive science. Then, we introduce the main methods of emotion annotation in natural language processing and their connections to psychological theories. We also present the two main types of analyses of emotional communication in cognitive pragmatics. Finally, based on the cognitive science research presented, we propose directions for improving language models for emotion analysis. We suggest that these research efforts pave the way for constructing new annotation schemes, methods, and a possible benchmark for emotional understanding, considering different facets of human emotion and communication.