論文の概要: Human Emotion Knowledge Representation Emerges in Large Language Models and Supports Discrete Emotion Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09582v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 14:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:41:33.389563
• Title: Human Emotion Knowledge Representation Emerges in Large Language Models and Supports Discrete Emotion Inference
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける人間の感情知識表現の創出と離散的感情推論支援
• Authors: Ming Li, Yusheng Su, Hsiu-Yuan Huang, Jiali Cheng, Xin Hu, Xinmiao Zhang, Huadong Wang, Yujia Qin, Xiaozhi Wang, Zhiyuan Liu, Dan Zhang
• Abstract要約: 人間はどのようにして離散的な感情を推測するかは、心理学の分野における基本的な研究課題である。 大規模言語モデル(LLM)は、様々な人間の概念的知識の効果的な表現をサポートすることが示されている。 本研究では,大規模言語モデルにおける感情知識表現の出現の直接的証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.329864449383265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How humans infer discrete emotions is a fundamental research question in the field of psychology. While conceptual knowledge about emotions (emotion knowledge) has been suggested to be essential for emotion inference, evidence to date is mostly indirect and inconclusive. As the large language models (LLMs) have been shown to support effective representations of various human conceptual knowledge, the present study further employed artificial neurons in LLMs to investigate the mechanism of human emotion inference. With artificial neurons activated by prompts, the LLM (RoBERTa) demonstrated a similar conceptual structure of 27 discrete emotions as that of human behaviors. Furthermore, the LLM-based conceptual structure revealed a human-like reliance on 14 underlying conceptual attributes of emotions for emotion inference. Most importantly, by manipulating attribute-specific neurons, we found that the corresponding LLM's emotion inference performance deteriorated, and the performance deterioration was correlated to the effectiveness of representations of the conceptual attributes on the human side. Our findings provide direct evidence for the emergence of emotion knowledge representation in large language models and suggest its casual support for discrete emotion inference.
• Abstract（参考訳）: 人間がどのように離散的な感情を推測するかは、心理学の分野における基本的な研究課題である。 感情に関する概念知識(感情知識)は感情推論に不可欠であると提案されているが、これまでの証拠はほとんどが間接的で決定的ではない。 大規模言語モデル(llm)が様々な概念知識の効果的な表現を支援することが示されているため、本研究は人間の感情推論のメカニズムを調査するためにllmの人工ニューロンをさらに活用した。 人工ニューロンはプロンプトによって活性化され、LLM(RoBERTa)は27個の離散的な感情を人間の行動と類似した概念構造を示した。 さらに、llmに基づく概念構造は、感情推論のための感情の14の基本的な概念的属性に依存することを示した。 さらに, 属性特異的ニューロンの操作により, 対応するLLMの感情推定性能が低下し, 人体における概念的属性の表現の有効性と性能劣化が相関していることが判明した。 本研究は,大規模言語モデルにおける感情知識表現の出現の直接的証拠を提供し,離散的感情推論に対するカジュアルサポートを提案する。

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