MMAFFBen: A Multilingual and Multimodal Affective Analysis Benchmark for Evaluating LLMs and VLMs

文章主要内容

本文介绍了MMAFFBen,这是首个用于评估大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)的多语言多模态情感分析基准。该基准涵盖35种语言的文本、图像和视频模态,包含情感极性、情感强度、情绪分类和情绪强度四项核心任务。同时,构建了用于微调模型的MMAFFIn数据集,并基于此开发了MMAFFLM-3b和MMAFFLM-7b模型。通过对20个代表性模型的评估,揭示了现有模型在情感分析中的优势与不足,为后续研究提供了重要参考。

文章创新点

  1. 首个多语言多模态基准:MMAFFBen整合35种语言的文本、图像、视频数据,覆盖4类情感分析任务,填补了现有基准在模态和语言覆盖上的空白。
  2. 指令微调数据集与专用模型:构建MMAFFIn数据集,基于Qwen2.5-VL开发了MMAFFLM-3b/7b,提升模型在情感分析任务上的性能。
  3. 系统性评估框架:对20个主流模型(包括GPT-4o-mini)进行多维度评估,为LLMs/VLMs的情感理解能力提供了全面对比。
Abstract

大型语言模型(LLMs

### 大型语言模型作为生成式多语言语音和机器翻译系统的概述 大型语言模型(LLMs)由于其强大的参数规模和预训练机制,能够处理多种自然语言任务。这些模型不仅限于单一语言环境,还展示了出色的跨语言迁移能力[^1]。 #### 跨语言表示学习中的挑战与解决方案 尽管ML LMs表现出显著的零样本跨语言迁移性能,但在实际应用中仍面临一些障碍。研究指出,在多语言嵌入空间里存在着强烈的语言身份特征,这会干扰语义信息的有效传递。为此,Xie等人提出了通过识别并消除低秩子空间来改善这一状况的方法。这种方法可以有效减少语法和其他非语义因素的影响,从而提高跨语言任务的表现[^2]。 #### 应用于生成式多语言语音合成 当涉及到生成式的多语言语音合成功能时,LLM可以通过理解不同语言之间的细微差别以及它们各自的发音规则来进行高质量的声音再现。借助先进的声码器技术,如WaveNet或Tacotron系列架构,结合精心设计的文字转音素映射算法,使得即使是对不常见字符也能实现逼真的发声效果。此外,利用上述提到的技术去除不必要的语言特性可以帮助创建更加通用且适应性强的TTS(Text-to-Speech)系统。 ```python import torch from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53") def transcribe_speech(audio_input): inputs = processor(audio_input, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)[0] return transcription ``` #### 实现高效的机器翻译服务 对于构建高效可靠的MT(Machine Translation)平台而言,LLM同样扮演着重要角色。通过对大量平行文本数据集的学习,加上适当的微调过程,可以使模型更好地捕捉源目标语言间的转换规律。特别是采用去除了特定语言属性后的向量表征方式后,进一步增强了对未知领域话题的理解力和服务质量稳定性。 ```python from transformers import MarianTokenizer, MarianMTModel tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh') model = MarianMTModel.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh') def translate_text(input_text): batch = tokenizer([input_text], return_tensors='pt', truncation=True, max_length=512) generated_ids = model.generate(**batch) translated_texts = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True) return translated_texts[0] ```
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