Papier bei der KONVENS 2025 pr?sentiert

Kürzlich nahmen wir an der KONVENS teil, der j?hrlichen Konferenz von deutschen Forschungsgesellschaften der Computerlinguistik. Johannes Sch?fer pr?sentierte 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 l?sen, verschiedene Emotionen, die in mehrdeutigen Ereignisbeschreibungen hervorgerufen werden, durch die Generierung von Kontexten zu erkl?ren, die jeweils eine bestimmte Interpretation verdeutlichen. Wir testen verschiedene M?glichkeiten, 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. W?hrend das mehrsprachige LLM in einfacheren Teilaufgaben im Deutschen ?hnliche Ergebnisse liefert wie im Englischen, hat es bei schwierigeren Teilaufgaben, wie der pr?zisen Gestaltung von Emotionen in den hinzugefügten deutschen Kontexten, Schwierigkeiten.

• Unser Beitrag: Johannes Sch?fer, 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 Sch?fer 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 k?nnen. Mit der oben genannten Arbeit befassen wir uns mit dem wesentlichen Aspekt von Kontexten und deren Einfluss auf die Emotionsinterpretation.