論文の概要: Dreams Are More "Predictable'' Than You Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05054v1
• Date: Mon, 8 May 2023 21:24:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:34:42.698935
• Title: Dreams Are More "Predictable'' Than You Think
• Title（参考訳）: 夢は想像以上に「予測可能」
• Authors: Lorenzo Bertolini
• Abstract要約: 私は、夢のレポートがWikipediaなど、他の人間が生成したテキストから逸脱するかどうか、そしてどのように研究します。 平均して、単一のドリームレポートはWikipediaの記事よりもはるかに予測可能である。 予備的な証拠は、単語数、性別、視覚障害が、ドリームレポートがモデルにどのように現れるかを予測することができることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.094022863940315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A consistent body of evidence suggests that dream reports significantly vary from other types of textual transcripts with respect to semantic content. Furthermore, it appears to be a widespread belief in the dream/sleep research community that dream reports constitute rather ``unique'' strings of text. This might be a notable issue for the growing amount of approaches using natural language processing (NLP) tools to automatically analyse dream reports, as they largely rely on neural models trained on non-dream corpora scraped from the web. In this work, I will adopt state-of-the-art (SotA) large language models (LLMs), to study if and how dream reports deviate from other human-generated text strings, such as Wikipedia. Results show that, taken as a whole, DreamBank does not deviate from Wikipedia. Moreover, on average, single dream reports are significantly more predictable than Wikipedia articles. Preliminary evidence suggests that word count, gender, and visual impairment can significantly shape how predictable a dream report can appear to the model.
• Abstract（参考訳）: 一貫した証拠は、ドリームレポートが意味的内容に関して他の種類のテキスト転写物と大きく異なることを示唆している。 さらに、夢レポートはむしろ「普遍的な」テキストの文字列を構成するという夢/眠気研究コミュニティへの広く信じられているようである。 これは、自然言語処理(NLP)ツールを使用して夢のレポートを自動的に分析するアプローチの増加において、注目すべき問題であるかもしれない。 本研究では,現在最先端(SotA)の大規模言語モデル(LLM)を採用して,ウィキペディアなど,他の人工文字列からドリームレポートが逸脱するかどうかについて検討する。 結果は、dreambankがwikipediaから逸脱していないことを示している。 さらに、平均して、シングルドリームレポートはwikipediaの記事よりもかなり予測可能である。 予備的な証拠は、単語数、性別、視覚障害が、モデルにどれだけ予測可能なかを著しく形成できることを示唆している。

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