Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
文献紹介: Natural Language Generation enhances huma...
Search
Yumeto Inaoka
September 21, 2017
Research
250
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
文献紹介: Natural Language Generation enhances human decision-making with uncertain information
2017/09/21の文献紹介で発表
Yumeto Inaoka
September 21, 2017
More Decks by Yumeto Inaoka
See All by Yumeto Inaoka
文献紹介: Quantity doesn’t buy quality syntax with neural language models
yumeto
1
230
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
290
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
200
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
210
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
220
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
330
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
440
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
260
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
300
Other Decks in Research
See All in Research
Cross-Media Information Spaces and Architectures
signer
PRO
0
370
第64回CV・PRML勉強会 論文紹介:Linguistic Priors for Visual Decoupling: Towards Symmetric Vision-Brain Alignment
sokikatayama
0
200
SoftMatcha 2: 1兆語規模コーパスの超高速かつ柔らかい検索
e869120_sub
7
3.9k
SAM3を用いたコマ・吹き出しの 領域検出と分割構造からの読み順推定
kzmssk
0
130
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
180
超効率化への挑戦:1bit LLMの現状と展望
yumaichikawa
0
720
AARINENA’s Role in Agricultural Research and Innovation
fstepman
0
380
MM-OVSeg: Multimodal Optical–SAR Fusion for Open-Vocabulary Segmentation in Remote Sensing
satai
3
130
視覚若手の会LENSって何??
mickey_0226
0
160
最先端NLP 2026 論文紹介: Wait, Wait, Wait... Why Do Reasoning Models Loop? / SNLP Paper Review: Wait, Wait, Wait... Why Do Reasoning Models Loop?
tkng
0
230
20260624 NLP colloquium: 単一のhubテキストがCLIPを壊す:hubnessによる埋め込みの脆弱性特定
de9uch1
2
270
Visual SLAM未来予測 / Future Prediction in Visual SLAM
koide3
1
1k
Featured
See All Featured
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
910
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
500
We Are The Robots
honzajavorek
0
380
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
74
42k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
810
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2.2k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
3k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.8k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
2
430
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4.2k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
890
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
570
Transcript
Natural Language Generation enhances human decision-making with uncertain information Dimitra
Gkatzia, Oliver Lemon, Verena Rieser. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 264–268, 2016. 1 文献紹介(2017/09/21) 自然言語処理研究室 稲岡 夢人
概要 • 人間の意思決定は不確実なデータに依存 することが多い • 不確実なデータの提示方法の違いによる 意思決定への影響を測定 • 不確実なデータにおいて自然言語生成(NLG) はグラフによる提示を改善
2
導入 • NLGはグラフィカルなデータ可視化技術と同等 の結果を達成できるとされている • 現在のdata-to-textシステムは元データが正 確な事実であることが前提 →医学や天気予報において適用できない • 実際にはリスクや不確実性を単に数値で
提示するのは不十分とされている 3
天気予報の生成 • 本論文では天気予報の生成が対象 • 不確実な情報の提示手段、気象現象の 発生確率への言及に焦点を当てる • 従来のNLGシステムの評価に用いられる 文法, 正確性,
流暢性, 一貫性, 後編集評価 ではなく、不確実性の理解や意思決定に 及ぼす影響を測定する 4
データ収集環境 • Met OfficeのWeather Gameを拡張した ゲームベースによるデータ収集 • プレーヤーは天気予報に基づいて 売上を最大化するアイスクリーム売りの 送り先を決定
5
天気予報の提示 • 天気予報はグラフィカルな提示とテキストの提 示、マルチモーダルな提示を使用 6
天気予報文の生成 • SimpleNLGを使用 • WMO-based, NATURALのシステムを開発 • WMO-based : 世界気象機関(WMO)のガイドラインに従う
• NATURAL : 気象予報士が天気を報告する自然な方法を 模倣するシステム 7
実験設定 • 女性197人, 男性241人, その他4人の 合計442人をプレーヤーとして募集 • 450のそれぞれ異なるゲーム事例を使用 • ゲームのスコアはプレーヤーの決定と
自信の度合いで計算 • 自信の度合いは10点満点でプレーヤーによっ て宣言される 8
実験結果(スコア) • マルチモーダルな提示はグラフのみに 比べて有意に高いスコア • マルチモーダルな提示とNLGに大差はない • グラフのみよりNLGの方が高い • WMO-basedとNATURALに大差はない
9
実験結果(自信の度合い) • 自信の度合いはグラフの方が有意に効果的 • NLGとグラフの提示を比較すると、 スコアと自信の度合いの大小関係が逆転 10
実験結果(性差) • 女性のみの結果ではNLGの出力がスコアをよ り高くしている • 男性はあらゆる提示方法で似たような スコアとなっている →NLGの効果は主に女性によって現れて いることを示唆 11
結論 • 不確実なデータのテキストの提示に関して ゲームベースの調査結果を示した • NLG, グラフ, マルチモーダルなタスクの間には かなりの性差がある →これまでの研究は性別間で区別されて
いなかったため重要な知見 12