Interpretierbares Framework für verantwortungsvolle synthetische Daten in emotionalen Texten
Emotionserkennung in sozialen Medien ist entscheidend, um die öffentliche Stimmung zu verstehen. Gleichzeitig sind die Kosten für API-Zugriffe und Plattformbeschränkungen für Trainingsdaten immer höher geworden. Ein neues, interpretierbares Framework nutzt Shapley Additive Explanations (SHAP), um die Generierung von synthetischen Textdaten durch große Sprachmodelle (LLM) gezielt zu steuern.
