SIAB：用内部注意力信号推理情感状态
原文标题：Emotion Is Not External Knowledge: Internal Attention Signals for Affective State Reasoning
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论文提出 Self-targeted Internal Attention Boosting（SIAB），通过因果定位在合成最小对上找到稀疏情感注意力头，并在答案位置增强这些头已关注的内容 token，无需外部标注即可跨任务复用。在 ECC 与 GoEmotions 上，SIAB 相比提示匹配基线最高提升 10.3 与 5.5 个 macro-F1；结合 PASTA 式外部监督后最高提升 13.84 个准确率点。
- 问题
- 多轮对话中情感等隐状态需从稀疏线索推断，已有注意力干预依赖标注头与指定目标跨度。
- 方法
- 用因果定位在合成最小对上找出稀疏情感注意力头，并在答案位置增强这些头已关注的内容 token，无需外部标注。
- 结果
- ECC 上最高提升 10.3 个 macro-F1，GoEmotions 上提升 5.5；结合外部监督最高提升 13.84 个准确率点
- 影响
- 为对话系统提供免标注、可跨任务复用的推理期情感状态增强手段。
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