論文の概要: Computational Lens on Cognition: Study Of Autobiographical Versus Imagined Stories With Large-Scale Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02662v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 20:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 10:40:31.381872
• Title: Computational Lens on Cognition: Study Of Autobiographical Versus Imagined Stories With Large-Scale Language Models
• Title（参考訳）: 認知に関する計算レンズ:大規模言語モデルを用いた自伝的Versus想像物語の研究
• Authors: Maarten Sap, Anna Jafarpour, Yejin Choi, Noah A. Smith, James W. Pennebaker, and Eric Horvitz
• Abstract要約: GPT-3を用いた自伝的物語と想像的物語における出来事の物語の流れの相違について検討した。 想像された物語は自伝的物語よりも逐次性が高いことがわかった。 想像された物語と比較すると、自伝的な物語は、最初の人物に関連するより具体的な言葉と単語を含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.88620740809004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lifelong experiences and learned knowledge lead to shared expectations about how common situations tend to unfold. Such knowledge enables people to interpret story narratives and identify salient events effortlessly. We study differences in the narrative flow of events in autobiographical versus imagined stories using GPT-3, one of the largest neural language models created to date. The diary-like stories were written by crowdworkers about either a recently experienced event or an imagined event on the same topic. To analyze the narrative flow of events of these stories, we measured sentence *sequentiality*, which compares the probability of a sentence with and without its preceding story context. We found that imagined stories have higher sequentiality than autobiographical stories, and that the sequentiality of autobiographical stories is higher when they are retold than when freshly recalled. Through an annotation of events in story sentences, we found that the story types contain similar proportions of major salient events, but that the autobiographical stories are denser in factual minor events. Furthermore, in comparison to imagined stories, autobiographical stories contain more concrete words and words related to the first person, cognitive processes, time, space, numbers, social words, and core drives and needs. Our findings highlight the opportunity to investigate memory and cognition with large-scale statistical language models.
• Abstract（参考訳）: 生涯の経験と学習された知識は、共通の状況がどのように広がるかという期待を共有します。 このような知識によって、人々は物語を解釈し、敬遠した出来事を無力に特定できる。 GPT-3を用いた自伝的物語と想像的物語における出来事の物語の流れの相違について検討した。 日記のような物語は、最近経験した出来事や同じ話題で想像された出来事について、群衆によって書かれた。 これらの物語の出来事の物語の流れを分析するために,文章の確率と先行するストーリーコンテキストを伴わない文*シーケンス性*を測定した。 自伝的ストーリーよりも逐次性が高く,また自伝的ストーリーの逐次性は,再試行時に再記憶されたストーリーよりも高いことがわかった。 物語文における出来事の注釈を通して,物語のタイプは,主要なサルエント出来事の類似の比率を含むが,自伝的物語は実際のマイナーな出来事においてより密集していることがわかった。 さらに、想像された物語と比較すると、自伝的物語は、第一人物、認知過程、時間、空間、数、社会語、コアドライブとニーズに関するより具体的な言葉と単語を含んでいる。 本研究は,大規模統計言語モデルを用いて記憶と認知を調査する機会を明らかにする。

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