論文の概要: COKE: A Cognitive Knowledge Graph for Machine Theory of Mind
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05390v1
- Date: Tue, 9 May 2023 12:36:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 12:47:36.326750
- Title: COKE: A Cognitive Knowledge Graph for Machine Theory of Mind
- Title（参考訳）: coke: 心の機械理論のための認知的知識グラフ
- Authors: Jincenzi Wu, Zhuang Chen, Jiawen Deng, Sahand Sabour, Minlie Huang
- Abstract要約: 心の理論(りょうせい、英: Theory of Mind)とは、他者の欲求、信念、意図を理解し、推測する人間の能力のこと。
COKEは、心の機械理論のための最初の認知知識グラフである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.16200862574306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Theory of mind (ToM) refers to humans' ability to understand and infer the
desires, beliefs, and intentions of others. The acquisition of ToM plays a key
role in humans' social cognition and interpersonal relations. Though
indispensable for social intelligence, ToM is still lacking for modern AI and
NLP systems since they cannot access the human mental state and cognitive
process beneath the training corpus. To empower AI systems with the ToM ability
and narrow the gap between them and humans, in this paper, we propose COKE: the
first cognitive knowledge graph for machine theory of mind. Specifically, COKE
formalizes ToM as a collection of 45k+ manually verified cognitive chains that
characterize human mental activities and subsequent behavioral/affective
responses when facing specific social circumstances. Beyond that, we further
generalize COKE using pre-trained language models and build a powerful
cognitive generation model COKE+. Experimental results in both automatic and
human evaluation demonstrate the high quality of COKE and the superior ToM
ability of COKE+.
- Abstract（参考訳）: 心の理論(りょうせい、英: Theory of Mind)とは、他者の欲求、信念、意図を理解し、推測する能力のこと。
ToMの獲得は、人間の社会的認知と対人関係において重要な役割を果たしている。
ソーシャルインテリジェンスには不可欠だが、トレーニングコーパスの下の人間の精神状態や認知プロセスにアクセスできないため、ToMは現代AIやNLPシステムにはまだ欠落している。
本稿では,ToM能力でAIシステムを強化し,両者のギャップを狭めるために,心の機械理論のための最初の認知知識グラフであるCOKEを提案する。
特に、COKEはToMを、特定の社会的状況に直面した際の人間の精神活動とその後の行動・影響を特徴付ける45k以上の認知的連鎖のコレクションとして定式化している。
さらに,事前学習した言語モデルを用いてコークスをさらに一般化し,強力な認知生成モデル coke+ を構築する。
自動評価と人的評価の両方の実験結果から,COKEの高品質化とCOKE+のToM能力の向上が示された。
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