論文の概要: Language-Specific Representation of Emotion-Concept Knowledge Causally Supports Emotion Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09582v4
• Date: Mon, 21 Aug 2023 09:44:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 01:35:02.841409
• Title: Language-Specific Representation of Emotion-Concept Knowledge Causally Supports Emotion Inference
• Title（参考訳）: 感情推論を支援する感情概念知識の言語特異的表現
• 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: 本研究では,言語由来の感情概念知識が感情推論を因果的に支援するかどうかを検討した。 感情概念の14の属性は、異なる人工ニューロン集団によって表されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.44003060523229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how language supports emotion inference remains a topic of debate in emotion science. The present study investigated whether language-derived emotion-concept knowledge would causally support emotion inference by manipulating the language-specific knowledge representations in large language models. Using the prompt technique, 14 attributes of emotion concepts were found to be represented by distinct artificial neuron populations. By manipulating these attribute-related neurons, the majority of the emotion inference tasks showed performance deterioration compared to random manipulations. The attribute-specific performance deterioration was related to the importance of different attributes in human mental space. Our findings provide causal evidence in support of a language-based mechanism for emotion inference and highlight the contributions of emotion-concept knowledge.
• Abstract（参考訳）: 言語がどのように感情推論をサポートするかを理解することは、感情科学における議論のトピックである。 本研究では,言語固有の知識表現を大言語モデルで操作することで,言語由来の感情概念知識が感情推論を因果的に支援するかどうかを検討した。 プロンプト法を用いて、感情概念の14の属性が、異なる人工ニューロン集団によって表されることがわかった。 これらの属性関連ニューロンを操作することで、感情推論タスクの大半はランダム操作に比べて性能が低下することを示した。 属性特異的なパフォーマンス劣化は、人間の精神空間における異なる属性の重要性に関連していた。 本研究は感情推論のための言語に基づくメカニズムを支持する因果的証拠を提供し,感情概念知識の寄与を強調する。

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