Este artículo aborda los desafíos del reconocimiento de emociones en las letras de canciones, que a menudo divergen del sentimiento general de la canción, proponiendo un marco de anotación híbrido que optimiza la alineación entre humanos y modelos de lenguaje grandes (LLMs). Los autores presentan un nuevo conjunto de datos a nivel de oraciones para examinar esta alineación y destacan la subjetividad inherente de la tarea.
- Se crea un nuevo conjunto de datos a nivel de oraciones de letras para estudiar la alineación humano-LLM en tareas de anotación.
- El estudio destaca la subjetividad de la anotación de letras y los desafíos derivados de la falta de alineación entre las perspectivas humanas y de los LLM.
- Se presenta un marco híbrido que optimiza tanto la anotación humana como la del LLM mediante la predicción de posibles desalineaciones.