論文の概要: A Comparative Study on Textual Saliency of Styles from Eye Tracking, Annotations, and Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09873v2
• Date: Sun, 22 Oct 2023 20:28:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 14:05:14.399226
• Title: A Comparative Study on Textual Saliency of Styles from Eye Tracking, Annotations, and Language Models
• Title（参考訳）: 視線追跡, 注釈, 言語モデルからのスタイルのテクスチュアル・サリエンシに関する比較研究
• Authors: Karin de Langis and Dongyeop Kang
• Abstract要約: 我々は、スタイリスティックテキストの人間の処理のための視線追跡データセットである eyeStyliency を提示する。 収集したアイデータセットを用いて,テキスト上でのサリエンシスコアを導出する様々な手法を開発した。 視線追跡データはユニークですが、人間のアノテーションとモデルに基づく重要度スコアの両方と交差しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.190423578990824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is growing interest in incorporating eye-tracking data and other implicit measures of human language processing into natural language processing (NLP) pipelines. The data from human language processing contain unique insight into human linguistic understanding that could be exploited by language models. However, many unanswered questions remain about the nature of this data and how it can best be utilized in downstream NLP tasks. In this paper, we present eyeStyliency, an eye-tracking dataset for human processing of stylistic text (e.g., politeness). We develop a variety of methods to derive style saliency scores over text using the collected eye dataset. We further investigate how this saliency data compares to both human annotation methods and model-based interpretability metrics. We find that while eye-tracking data is unique, it also intersects with both human annotations and model-based importance scores, providing a possible bridge between human- and machine-based perspectives. We propose utilizing this type of data to evaluate the cognitive plausibility of models that interpret style. Our eye-tracking data and processing code are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)パイプラインに、視線追跡データやその他の人間の言語処理の暗黙測度を取り入れることへの関心が高まっている。 人間の言語処理のデータには、言語モデルによって活用できる人間の言語理解に関するユニークな洞察が含まれている。 しかしながら、このデータの性質や、下流のnlpタスクでどのように活用できるか、多くの未解決の疑問が残っている。 本稿では,スタイリスティックテキスト(丁寧さなど)の人為的処理のためのアイトラッキングデータセットである eyeStyliency を提案する。 収集したアイデータセットを用いて,テキスト上でのサリエンシスコアを導出する様々な手法を開発した。 さらに、このデータと人間のアノテーション手法とモデルに基づく解釈可能性指標を比較した。 視線追跡データはユニークだが、人間のアノテーションとモデルに基づく重要度スコアの両方と交差し、人間と機械の視点を橋渡しする可能性がある。 この種のデータを用いて,スタイルを解釈するモデルの認知的可能性を評価する。 視線追跡データと処理コードは公開されています。

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