論文の概要: COMMA: Modeling Relationship among Motivations, Emotions and Actions in
Language-based Human Activities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06470v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 07:54:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 12:43:38.652953
- Title: COMMA: Modeling Relationship among Motivations, Emotions and Actions in
Language-based Human Activities
- Title(参考訳): COMMA:言語に基づく人間活動における動機・感情・行動のモデル化
- Authors: Yuqiang Xie and Yue Hu and Wei Peng and Guanqun Bi and Luxi Xing
- Abstract要約: 動機、感情、行動は、人間の活動において相互に関係する重要な要素である。
本稿では,言語に基づく人間活動におけるモチベーション,感情,行動のモデル化の可能性について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.206523349060179
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Motivations, emotions, and actions are inter-related essential factors in
human activities. While motivations and emotions have long been considered at
the core of exploring how people take actions in human activities, there has
been relatively little research supporting analyzing the relationship between
human mental states and actions. We present the first study that investigates
the viability of modeling motivations, emotions, and actions in language-based
human activities, named COMMA (Cognitive Framework of Human Activities). Guided
by COMMA, we define three natural language processing tasks (emotion
understanding, motivation understanding and conditioned action generation), and
build a challenging dataset Hail through automatically extracting samples from
Story Commonsense. Experimental results on NLP applications prove the
effectiveness of modeling the relationship. Furthermore, our models inspired by
COMMA can better reveal the essential relationship among motivations, emotions
and actions than existing methods.
- Abstract(参考訳): 動機、感情、行動は人間の活動において相互に関係する重要な要素である。
動機づけや感情は、人々が人間の活動でどのように行動するかを探索するコアとして長い間検討されてきたが、人間の精神状態と行動の関係を分析する研究は比較的少ない。
本研究は,言語に基づく人間活動におけるモチベーション,感情,行動のモデル化の有効性を検討する最初の研究であるcomma(cognitive framework of human activity)について述べる。
COMMAによって導かれた3つの自然言語処理タスク(感情理解,モチベーション理解,条件付き行動生成)を定義し,Story Commonsenseからサンプルを自動的に抽出することで,挑戦的なデータセットHailを構築する。
NLPアプリケーションの実験結果から, 関係のモデル化の有効性が証明された。
さらに,コンマにインスパイアされたモデルでは,モチベーションや感情,行動に必要不可欠な関係を明らかにすることができる。
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