論文の概要: Affective Natural Language Generation of Event Descriptions through
Fine-grained Appraisal Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14004v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 07:34:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 13:19:07.039395
- Title: Affective Natural Language Generation of Event Descriptions through
Fine-grained Appraisal Conditions
- Title（参考訳）: きめ細かい評価条件による事象記述の感情的自然言語生成
- Authors: Yarik Menchaca Resendiz and Roman Klinger
- Abstract要約: 評価変数を生成フレームワークの条件として使用するには2つの利点があることを示す。
評価変数は、ユーザが生成したテキストをよりきめ細かい制御を行うことを可能にする。
7つの感情(Anger, Disgust, Fear, Guilt, Joy, Sadness, Shame)と7つの評価(Attention, Responsibility, Control, Circumstance, Pleasantness, Effort, Certainty)を用いた実験の結果,(1)トレーニング中に評価を追加することで,F1の10ppの精度が向上することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.447379545167642
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Models for affective text generation have shown a remarkable progress, but
they commonly rely only on basic emotion theories or valance/arousal values as
conditions. This is appropriate when the goal is to create explicit emotion
statements ("The kid is happy."). Emotions are, however, commonly communicated
implicitly. For instance, the emotional interpretation of an event ("Their dog
died.") does often not require an explicit emotion statement. In psychology,
appraisal theories explain the link between a cognitive evaluation of an event
and the potentially developed emotion. They put the assessment of the situation
on the spot, for instance regarding the own control or the responsibility for
what happens. We hypothesize and subsequently show that including appraisal
variables as conditions in a generation framework comes with two advantages.
(1) The generation model is informed in greater detail about what makes a
specific emotion and what properties it has. This leads to text generation that
better fulfills the condition. (2) The variables of appraisal allow a user to
perform a more fine-grained control of the generated text, by stating
properties of a situation instead of only providing the emotion category. Our
Bart and T5-based experiments with 7 emotions (Anger, Disgust, Fear, Guilt,
Joy, Sadness, Shame), and 7 appraisals (Attention, Responsibility, Control,
Circumstance, Pleasantness, Effort, Certainty) show that (1) adding appraisals
during training improves the accurateness of the generated texts by 10 pp in
F1. Further, (2) the texts with appraisal variables are longer and contain more
details. This exemplifies the greater control for users.
- Abstract（参考訳）: 感情的テキスト生成のモデルは顕著な進歩を示しているが、一般的には基本的な感情理論やヴァランス/覚醒値にのみ条件として依存している。
これは、明示的な感情表現("the kid is happy")を作ることが目的であるときに適切である。
しかし、感情は暗黙的に伝達される。
例えば、ある出来事の感情的な解釈(「Their Dog died.」)は、しばしば明示的な感情表現を必要としない。
心理学において、評価理論は、事象の認知的評価と潜在的に発達する感情との関係を説明する。
彼らは状況の評価をその場に置き、例えば、自身のコントロールや何が起こるかの責任について。
生成フレームワークの条件として評価変数を含めると2つの利点があることを示す。
1) 生成モデルは, 特定の感情の作り方や特性について, より詳細な情報を得る。
これにより、条件を満たしたテキストが生成される。
2)評価の変数は、感情カテゴリのみを提供するのではなく、状況の特性を述べることによって、ユーザが生成したテキストをよりきめ細かい制御を行うことができる。
7つの感情(Anger, Disgust, Fear, Guilt, Joy, Sadness, Shame)と7つの評価(Attention, Responsibility, Control, Circumstance, Pleasantness, Effort, Certainty)を用いた実験の結果,(1)トレーニング中に評価を追加することで,F1の10ppの精度が向上することがわかった。
さらに、(2)鑑定変数のテキストは長く、より詳細なものを含んでいる。
これは、ユーザに対するより大きなコントロールの例です。
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