研究：置信门控混合方案降低对话情绪识别成本
原文标题：When to Call an LLM: A Confidence-Gated Hybrid for Cost-Effective Emotion Recognition in Conversational AI
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研究比较了对话情绪识别的三种部署方案：低成本集成模型、现成LLM提示，以及仅将集成模型最不确定预测升级给LLM的置信度门控混合方案。混合方案在三个数据集上帕累托优于两种纯方案，每百万话语成本约10-85美元，远低于纯LLM管线的99-170美元，且升级信号可解释、可审计。
- 问题
- 对话情绪识别在成本与延迟约束下，纯集成与纯 LLM 方案各有短板。
- 方法
- 比较集成、LLM 提示与置信度门控混合三种方案，只把集成最不确定的预测升级给 LLM。
- 结果
- 混合方案在 IEMOCAP、MELD、CMU-MOSI 上帕累托优于两种纯方案，加权 F1 为 0.620/0.643/0.824，每百万话语约 10-85 美元，低于纯 LLM 的 99-170 美元。
- 影响
- 生产级情绪识别可用置信度门控混合方案同时压成本保精度，升级信号可解释可审计。
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置信门控混合方案在三个数据集上帕累托优于纯集成与纯 LLM，每百万话语约 10-85 美元。
- •对比三种方案：低成本堆叠集成、GPT-4o-mini 提示（零样本/少样本/思维链）、置信门控混合。
- •IEMOCAP 上集成显著胜出（0.595 vs 0.460-0.536 加权 F1，p<0.0001），延迟低于 10ms。
- •MELD 与 CMU-MOSI 上排名反转，说明两种纯方案都不是安全默认。
- •混合方案三数据集加权 F1 为 0.620、0.643、0.824，多数流量走近零成本集成。
- •成本约 10-85 美元/百万话语，纯 LLM 管线为 99-170 美元；升级信号可解释、可审计。
为什么重要：面向客服等成本与延迟敏感场景，它说明「小模型兜底 + 不确定才升级 LLM」比二选一更稳，且升级策略可审计。
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