論文の概要: Modeling Uncertainty in Personalized Emotion Prediction with Normalizing
Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06034v1
- Date: Sun, 10 Dec 2023 23:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 17:29:56.828457
- Title: Modeling Uncertainty in Personalized Emotion Prediction with Normalizing
Flows
- Title（参考訳）: 正規化フローによるパーソナライズされた感情予測の不確かさのモデル化
- Authors: Piotr Mi{\l}kowski, Konrad Karanowski, Patryk Wielopolski, Jan
Koco\'n, Przemys{\l}aw Kazienko, Maciej Zi\k{e}ba
- Abstract要約: 本研究では,条件付き正規化フローを用いて予測の不確かさを捉える新しい手法を提案する。
感情認識とヘイトスピーチを含む3つの主観的NLP課題に対して,本手法の有効性を検証した。
開発した手法によって得られた情報により,従来の手法を超越したハイブリッドモデルの構築が可能となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.32047610997385
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Designing predictive models for subjective problems in natural language
processing (NLP) remains challenging. This is mainly due to its
non-deterministic nature and different perceptions of the content by different
humans. It may be solved by Personalized Natural Language Processing (PNLP),
where the model exploits additional information about the reader to make more
accurate predictions. However, current approaches require complete information
about the recipients to be straight embedded. Besides, the recent methods focus
on deterministic inference or simple frequency-based estimations of the
probabilities. In this work, we overcome this limitation by proposing a novel
approach to capture the uncertainty of the forecast using conditional
Normalizing Flows. This allows us to model complex multimodal distributions and
to compare various models using negative log-likelihood (NLL). In addition, the
new solution allows for various interpretations of possible reader perception
thanks to the available sampling function. We validated our method on three
challenging, subjective NLP tasks, including emotion recognition and hate
speech. The comparative analysis of generalized and personalized approaches
revealed that our personalized solutions significantly outperform the baseline
and provide more precise uncertainty estimates. The impact on the text
interpretability and uncertainty studies are presented as well. The information
brought by the developed methods makes it possible to build hybrid models whose
effectiveness surpasses classic solutions. In addition, an analysis and
visualization of the probabilities of the given decisions for texts with high
entropy of annotations and annotators with mixed views were carried out.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における主観的問題に対する予測モデルの設計は依然として困難である。
これは主に、その非決定論的性質と、異なる人間の内容に対する異なる認識によるものである。
これはパーソナライズされた自然言語処理(pnlp)によって解決される可能性があり、モデルでは読み手に関する追加情報を利用してより正確な予測を行う。
しかし、現在のアプローチでは、受信者の完全な情報を直接埋め込む必要がある。
さらに、近年の手法は、確率の決定論的推測や単純な周波数に基づく推定に焦点を当てている。
本研究では,条件付き正規化フローを用いて予測の不確かさを捉える新しい手法を提案することにより,この制限を克服する。
これにより、複雑なマルチモーダル分布をモデル化し、負の対数類似度(NLL)を用いて様々なモデルを比較することができる。
さらに、新しいソリューションでは、利用可能なサンプリング機能のおかげで、読者認識の様々な解釈が可能になる。
感情認識やヘイトスピーチを含む3つの主観的nlp課題について検証を行った。
一般化およびパーソナライズされたアプローチの比較分析により、我々のパーソナライズされたソリューションはベースラインを著しく上回り、より正確な不確実性推定を提供することがわかった。
テキストの解釈可能性と不確実性の研究にも影響がある。
開発した手法によって得られた情報により、従来のソリューションを超える効果を持つハイブリッドモデルを構築することができる。
また,アノテーションとアノテーションを混同したアノテータのエントロピーが高いテキストに対して,与えられた決定の確率分析と可視化を行った。
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