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。
関連論文リスト
- The Good, The Bad, and Why: Unveiling Emotions in Generative AI [76.40058756117445]
EmotionPromptはAIモデルの性能を向上し、EmotionAttackはそれを妨げうることを示す。
EmotionDecodeによると、AIモデルは人間の脳内のドーパミンのメカニズムに似た感情的な刺激を理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T11:19:45Z) - AffectEcho: Speaker Independent and Language-Agnostic Emotion and Affect
Transfer for Speech Synthesis [13.918119853846838]
Affectは、原子価、覚醒、強さを含む感情的特徴であり、真正な会話を可能にする重要な属性である。
本稿では,Vector Quantized Codebookを用いた感情翻訳モデルAffectEchoを提案する。
それぞれの話者に特有のアイデンティティ、スタイル、感情のリズムを保ちながら、生成した音声の感情を制御する方法の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T06:28:29Z) - Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional
Stimuli [53.53886609012119]
我々は、感情的な刺激を理解するために、大規模言語モデルの能力を探究する第一歩を踏み出す。
実験の結果,LLMは感情的知能を把握でき,その性能は感情的刺激によって改善できることがわかった。
EmotionPromptが生成タスクの性能を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T00:57:12Z) - Learning Emotion Representations from Verbal and Nonverbal Communication [7.747924294389427]
本稿では,言語・非言語コミュニケーションから視覚的感情表現を抽出する最初の事前学習パラダイムであるEmotionCLIPを提案する。
EmotionCLIPは、感情誘導型コントラスト学習を用いて、主観的文脈エンコーディングと言語感情キューを通じて、非言語感情キューへの参加を誘導する。
EmotionCLIPは、感情理解におけるデータ不足の一般的な問題に対処し、関連する領域の進歩を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T21:36:55Z) - HICEM: A High-Coverage Emotion Model for Artificial Emotional
Intelligence [9.153146173929935]
次世代の人工知能(AEI)は、より深く、より有意義な人間と機械の相互作用に対するユーザの欲求に対処するために、中心的な段階を採っている。
心理学における歴史的焦点である感情の理論とは異なり、感情モデルは記述的な道具である。
この研究は、社会ロボティクス、人間と機械の相互作用、メンタルヘルスケア、計算心理学に幅広い影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T15:21:30Z) - Emotion Intensity and its Control for Emotional Voice Conversion [77.05097999561298]
感情音声変換(EVC)は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、発話の感情状態を変換しようとする。
本稿では,感情の強さを明示的に表現し,制御することを目的とする。
本稿では,話者スタイルを言語内容から切り離し,連続した空間に埋め込み,感情埋め込みのプロトタイプを形成するスタイルに符号化することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T02:11:25Z) - Emotion Recognition from Multiple Modalities: Fundamentals and
Methodologies [106.62835060095532]
マルチモーダル感情認識(MER)のいくつかの重要な側面について論じる。
まず、広く使われている感情表現モデルと感情モダリティの簡単な紹介から始める。
次に、既存の感情アノテーション戦略とそれに対応する計算タスクを要約する。
最後に,実世界のアプリケーションについて概説し,今後の方向性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T21:55:20Z) - Emotion Recognition under Consideration of the Emotion Component Process
Model [9.595357496779394]
我々はScherer (2005) による感情成分プロセスモデル (CPM) を用いて感情コミュニケーションを説明する。
CPMは、感情は、出来事、すなわち主観的感情、認知的評価、表現、生理的身体反応、動機的行動傾向に対する様々なサブコンポーネントの協調過程であると述べている。
Twitter上での感情は、主に出来事の説明や主観的な感情の報告によって表現されているのに対し、文献では、著者はキャラクターが何をしているかを記述し、解釈を読者に任せることを好む。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-27T15:53:25Z) - A Circular-Structured Representation for Visual Emotion Distribution
Learning [82.89776298753661]
視覚的感情分布学習に先立つ知識を活用するために,身近な円形構造表現を提案する。
具体的には、まず感情圏を構築し、その内にある感情状態を統一する。
提案した感情圏では、各感情分布は3つの属性で定義される感情ベクトルで表される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-23T14:53:27Z) - Detecting Emotion Primitives from Speech and their use in discerning
Categorical Emotions [16.886826928295203]
感情は人間同士のコミュニケーションにおいて重要な役割を担い、幸福やフラストレーション、誠実さといった感情を伝えることができる。
この研究は、感情プリミティブが、幸福、嫌悪、軽蔑、怒り、驚きといったカテゴリー的感情を中性的なスピーチから検出する方法について研究した。
以上の結果から, 覚醒と支配は, 感情のより優れた検出方法であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T03:11:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。