Papier bei der KONVENS 2025 präsentiert

Kürzlich nahmen wir an der KONVENS teil, der jährlichen Konferenz von deutschen Forschungsgesellschaften der Computerlinguistik. Johannes Schäfer präsentierte unsere Arbeit zur Generierung von affektiven deutschen Texten. Darin untersuchen wir die Adaption eines englischsprachigen LLM-Prompting-Ansatzes in die deutsche Sprache. Ziel der affektiven Textgenerierung ist es, die Aufgabe zu lösen, verschiedene Emotionen, die in mehrdeutigen Ereignisbeschreibungen hervorgerufen werden, durch die Generierung von Kontexten zu erklären, die jeweils eine bestimmte Interpretation verdeutlichen. Wir testen verschiedene Möglichkeiten, den englischen Ansatz auf das Deutsche zu übertragen, um einen Datensatz für die kontextualisierte Emotionsanalyse zu erstellen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein erheblicher Lokalisierungsgrad erforderlich ist. Die Verwendung lokalisierter deutscher Prompts führt jedoch nicht unbedingt zu den natürlichsten Ergebnissen. Während das mehrsprachige LLM in einfacheren Teilaufgaben im Deutschen ähnliche Ergebnisse liefert wie im Englischen, hat es bei schwierigeren Teilaufgaben, wie der präzisen Gestaltung von Emotionen in den hinzugefügten deutschen Kontexten, Schwierigkeiten.

• Unser Beitrag: Johannes Schäfer, Sabine Weber, and Roman Klinger. 2025. Localization of English Affective Narrative Generation to German. In Proceedings of the 21st Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2025): Long and Short Papers, pages 241–256, Hannover, Germany. HsH Applied Academics.
• Weitere Informationen, Zugang zu Code und Daten

Johannes Schäfer ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt CEAT. Ziel dieses Projekts ist es, zu verstehen, wie Emotionen in Texten ausgedrückt werden und wie wir sie bei der Modellierung von Ereignisbeschreibungen computergestützt analysieren können. Mit der oben genannten Arbeit befassen wir uns mit dem wesentlichen Aspekt von Kontexten und deren Einfluss auf die Emotionsinterpretation.