感情帰属における二つの視点：LLMにおける感情の異文化分析のためのジェネレータ・インタプリタ（Generator–Interpreter）枠組み
arXiv cs.CL / 2026/4/1
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要点
- 本論文は、LLMにおける感情帰属は、感情表現の文化的背景（ジェネレータ）と、解釈の文化的文脈（インタプリタ）の両方を考慮すべきであり、普遍性を前提にすべきではないと主張する。
- ジェネレータ・インタプリタの枠組みを導入し、15か国にまたがるデータを用いて、6つのLLMの感情帰属を評価する。
- 結果は、LLMの性能差が感情の種類と文化的文脈によって変わることを示しており、異文化における感情モデリングは設定全体で一様ではないことを示唆する。
- 本研究では、ジェネレータとインタプリタの整合（alignment）効果が見られ、感情ジェネレータの出身国が、他の要因よりも性能に強い影響を与えることが分かる。
- 著者らは、世界的に展開されるLLMベースの感情理解システムの頑健性と公平性を高めるため、文化に配慮した感情モデリングを求めている。
