appraisal-theory

本文介绍了Chiaro，一个基于评价理论的新基准数据集，用于对比情感识别，其中两个个体从共享事件中体验到对立的情感。它评估了七个LLMs和四个情感分类器，揭示当前模型的表现不及人类。

本文比较了受训中的语言学家、一位训练有素的语言学家和LLM在使用评价理论标注评价性语言时的表现，发现LLM表现出色，能够辅助完成复杂的标注任务。

本文介绍了一种在强化学习智能体中诱导七种心理障碍的可控剂量方法，通过操作基于评估引导的PPO智能体中的认知评估信号。这些障碍自组织成一个二维情感空间，该框架可对障碍诱导和治疗进行建模。

本文介绍了恐慌认知路径（PCP）框架，该框架结合认知图和大型语言模型，用于预测紧急情况下个体恐慌情绪唤醒的时间。该预测基于评价情绪理论，并在飓风桑迪数据集上展示了更高的准确性。

介绍CAREBench，一个基于评价理论的基准测试，通过认知评价推理评估LLM的情感理解能力，表明当前模型在推理和积极情绪识别方面存在困难，尽管在某些下游任务上与人类表现相当。