論文の概要: Headlines You Won't Forget: Can Pronoun Insertion Increase Memorability?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19189v1
- Date: Tue, 21 Apr 2026 07:58:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.67546
- Title: Headlines You Won't Forget: Can Pronoun Insertion Increase Memorability?
- Title(参考訳): 見出しは忘れられない: 名詞の挿入は記憶力を高めるか?
- Authors: Selina Meyer, Magdalena Abel, Michael Roth,
- Abstract要約: 本研究では,特定の言語的特徴,すなわち1人称代名詞と2人称代名詞による直接アドレスが記憶可能性にどのように影響するかを検討する。
合計240名の暗記実験を3回行った結果,代名詞挿入が暗記性に混ざった影響があることが判明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2672506866861695
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: For news headlines to influence beliefs and drive action, relevant information needs to be retained and retrievable from memory. In this probing study we draw on experiment designs from cognitive psychology to examine how a specific linguistic feature, namely direct address through first- and second-person pronouns, affects memorability and to what extent it is feasible to use large language models for the targeted insertion of such a feature into existing text without changing its core meaning. Across three controlled memorization experiments with a total of 240 participants, yielding 7,680 unique memory judgments, we show that pronoun insertion has mixed effects on memorability. Exploratory analyses indicate that effects differ based on headline topic, how pronouns are inserted and their immediate contexts. Additional data and fine-grained analysis is needed to draw definitive conclusions on these mediating factors. We further show that automatic revisions by LLMs are not always appropriate: Crowdsourced evaluations find many of them to be lacking in content accuracy and emotion retention or resulting in unnatural writing style. We make our collected data available for future work.
- Abstract(参考訳): ニュースの見出しが信念に影響を与え、行動を起こすためには、関連する情報を記憶から保存し、取り出す必要がある。
本研究は,認知心理学から得られた実験設計に基づいて,特定の言語的特徴,すなわち第一代と第二代の代名詞による直接的住所が,記憶可能性にどのように影響するか,また,そのような特徴を既存のテキストにターゲットとして挿入するために,その中核的意味を変化させることなく,どの程度大きな言語モデルを使用することが可能であるかを検討する。
約240人の参加者による3つの制御記憶実験において,7,680のユニークな記憶判断が得られ,代名詞挿入が記憶可能性に混合的な影響があることが示唆された。
探索分析の結果, 見出しの話題, 代名詞の挿入方法, 文脈の違いが示唆された。
これらの媒介要因について決定的な結論を導くためには、追加のデータときめ細かい分析が必要である。
クラウドソースによる評価では、その多くが内容の正確性や感情の保持に欠けていたり、不自然な書き方になったりしている。
収集したデータを将来的な作業のために利用可能にしています。
関連論文リスト
- Switchboard-Affect: Emotion Perception Labels from Conversational Speech [7.576840738395629]
そこで我々は,Switchboard corpus を自然言語の有望な情報源として認識する。
群集に分類的感情と次元属性のデータセットをラベル付けするように訓練する。
我々は、最先端のSERモデルを評価し、特に一般化が貧弱な感情カテゴリーの様々なパフォーマンスを見いだした。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-14T21:23:04Z) - When Personalization Tricks Detectors: The Feature-Inversion Trap in Machine-Generated Text Detection [64.23509202768945]
パーソナライズされた設定における検出ロバスト性を評価するための最初のベンチマークであるデータセットを紹介する。
実験により, 個別設定における検出器間の性能差が大きいことが示された。
パーソナライズされた設定における検出性能変化を簡易かつ信頼性の高い予測方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-14T13:10:23Z) - Word Importance Explains How Prompts Affect Language Model Outputs [0.7223681457195862]
本研究では,個々の単語をインプロンプトで変化させることにより,大規模言語モデルの説明可能性を向上させる手法を提案する。
古典的注目とは違って、単語の重要度は、任意に定義されたテキストスコアに対する急進的な単語の影響を測定する。
その結果,単語の重要度スコアは,複数のスコア機能において期待される接尾辞の重要度と密接に関連していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T15:04:18Z) - Learning from Implicit User Feedback, Emotions and Demographic Information in Task-Oriented and Document-Grounded Dialogues [52.95506649193427]
FEDIは、この情報に注釈を付けた最初の英語タスク指向および文書地上対話データセットである。
Flan-T5、GPT-2、Llama 2の実験では、タスクの完了と実際の一貫性に特に肯定的な影響が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T14:52:26Z) - When a Language Question Is at Stake. A Revisited Approach to Label
Sensitive Content [0.0]
記事では、ロシアとウクライナの戦争を取り上げたウクライナのツイートの例について、疑似ラベル付き機密データのアプローチを再検討する。
得られたデータを統計的に解析し、擬似ラベリングに使用するモデルの評価を行い、さらにそのコーパスの活用方法についてのガイドラインを定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T13:35:10Z) - Acoustic and linguistic representations for speech continuous emotion
recognition in call center conversations [2.0653090022137697]
本稿では,AlloSat corpus へのトランスファー学習の一形態として,事前学習した音声表現の利用について検討する。
実験により,事前学習した特徴を用いて得られた性能の大きな向上を確認した。
驚いたことに、言語内容が満足度予測の主要な要因であることは明らかでした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T10:22:51Z) - Syntax and Semantics Meet in the "Middle": Probing the Syntax-Semantics
Interface of LMs Through Agentivity [68.8204255655161]
このような相互作用を探索するためのケーススタディとして,作用性のセマンティックな概念を提示する。
これは、LMが言語アノテーション、理論テスト、発見のためのより有用なツールとして役立つ可能性を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T16:24:01Z) - Representing Affect Information in Word Embeddings [5.378735006566249]
大規模ニューラルネットワークで事前学習した単語の埋め込みにおいて、単語の感情の意味がコード化されているかどうかを検討した。
埋め込みは静的あるいは文脈的に変化し、事前学習と微調整の段階で特定の情報にどの程度影響するかが優先された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T18:16:33Z) - Fake it Till You Make it: Self-Supervised Semantic Shifts for
Monolingual Word Embedding Tasks [58.87961226278285]
語彙意味変化をモデル化するための自己教師付きアプローチを提案する。
本手法は,任意のアライメント法を用いて意味変化の検出に利用できることを示す。
3つの異なるデータセットに対する実験結果を用いて,本手法の有用性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-30T18:59:43Z) - Abstractive Summarization of Spoken and Written Instructions with BERT [66.14755043607776]
本稿では,BERTSumモデルの最初の対話型言語への応用について述べる。
我々は多種多様な話題にまたがるナレーションビデオの抽象要約を生成する。
我々は、これをインテリジェントな仮想アシスタントの機能として統合し、要求に応じて文字と音声の両方の指導内容の要約を可能にすることを想定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-21T20:59:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。