Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Modeling Naive Psychology of Characters in Simp...
Search
Yuto Kamiwaki
January 29, 2019
Research
1
210
Modeling Naive Psychology of Characters in Simple Commonsense Stories
2019/01/30 文献紹介の発表内容
Yuto Kamiwaki
January 29, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yuto Kamiwaki
See All by Yuto Kamiwaki
Emo2Vec: Learning Generalized Emotion Representation by Multi-task Training
yuto_kamiwaki
0
110
Using millions of emoji occurrences to learn any-domain representations for detecting sentiment, emotion and sarcasm
yuto_kamiwaki
0
110
Epita at SemEval-2018 Task 1: Sentiment Analysis Using Transfer Learning Approach
yuto_kamiwaki
0
130
Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis
yuto_kamiwaki
0
250
Sentiment Analysis: It’s Complicated!
yuto_kamiwaki
0
79
ADAPT at IJCNLP-2017 Task 4: A Multinomial Naive Bayes Classification Approach for Customer Feedback Analysis task
yuto_kamiwaki
0
150
EmoWordNet: Automatic Expansion of Emotion Lexicon Using English WordNet
yuto_kamiwaki
0
110
ATTENTION-BASED LSTM FOR PSYCHOLOGICAL STRESS DETECTION FROM SPOKEN LANGUAGE USING DISTANT SUPERVISION
yuto_kamiwaki
0
150
BB_twtr at SemEval-2017 Task 4: Twitter Sentiment Analysis with CNNs and LSTMs
yuto_kamiwaki
0
250
Other Decks in Research
See All in Research
Type Theory as a Formal Basis of Natural Language Semantics
daikimatsuoka
1
220
SSII2025 [SS1] レンズレスカメラ
ssii
PRO
2
940
rtrec@dbem6
myui
6
860
業界横断 副業・兼業者の実態調査
fkske
0
160
最適決定木を用いた処方的価格最適化
mickey_kubo
4
1.7k
(NULLCON Goa 2025)Windows Keylogger Detection: Targeting Past and Present Keylogging Techniques
asuna_jp
1
520
Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
shunk031
12
8.1k
【緊急警告】日本の未来設計図 ~沈没か、再生か。国民と断行するラストチャンス~
yuutakasan
0
130
Mathematics in the Age of AI and the 4 Generation University
hachama
0
160
NLP Colloquium
junokim
1
150
近似動的計画入門
mickey_kubo
4
970
EOGS: Gaussian Splatting for Efficient Satellite Image Photogrammetry
satai
4
240
Featured
See All Featured
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Designing for humans not robots
tammielis
253
25k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
490
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.9k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.6k
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.4k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
181
53k
Transcript
Modeling Naive Psychology of Characters in Simple Commonsense Stories Nagaoka
University of Technology Yuto Kamiwaki Literature Review
Literature • Modeling Naive Psychology of Characters in Simple Commonsense
Stories • Hannah Rashkin , Antoine Bosselut , Maarten Sap , Kevin Knight and Yejin Choi • Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Long Papers) 2
Abstract • 機械が物語を理解するのは,容易ではない. ◦ 行間を読む,人の精神状態 • 動機と感情的反応に関して登場人物の精神状態を特定し, 物語中の心理変化を説明する新しいアノテーションフレーム ワークを提案. 3
Introduction • 物語の中の出来事と登場人物の精神状態との間の因果関 係についての推論が必要.(たとえ,それらの関係が明確に 述べられていなくても) • Mostafazadeh et al.,2017で示されているように,本推論は 統計学とニューラルマシンにとって非常に困難(人間にとって
は些細なこと) 4
Introduction • 登場人物の精神状態に関して,短編小説を密にラベル付け するための新しいアノテーション形式を構築した Mostafazadeh et al.,2016→(この文献はコーパス構築につ いての内容) ◦ 文献url
: http://www.aclweb.org/anthology/N16-1098 5
6
• 登場人物の精神状態のオープンテキストの説明も取得. ◦ 登場人物の精神状態を説明することができる計算モデル を学習することが可能に 7
8
9
10
11
12
Model • TF-IDF • GloVe • CNN • LSTM •
REN • NPN 13
14
15 • タスクが難しいのに全てのモデルは,ランダムよりもスコアが高い. • エンティティ固有のコンテキスト情報を追加したことによりパフォーマンスが向上. • 各タスクで最もパフォーマンスの高いモデルは, Maslowの生理学的ニーズ, Reiss の食欲,Plutchikの喜びの反応を予測するのに最も効果的.
• 食物に関連する動機(および一般に生理学的ニーズ)を予測することの相対的な容 易さは,それらが摂食または調理などのより限定された具体的な一連の行動を含む ためである.
16
17 • 単純なモデルがオープンテキスト応答をカテゴリにマッピングすることを学習できて いる. • 自由回答アノテーションの分類モデルを事前学習することが,カテゴリ予測のパ フォーマンス向上に役立つ可能性があるという私たちの仮説を支持している.
18 • 説明は感情や動機の状態に密接に関係しているので,ランダムなベースラインをか なり競争力のあるものにすることができる. • すべてのモデルが両方のメトリックで強力なベースラインよりも優れており,生成され た簡単な説明は意味的にリファレンスのアノテーションに近いことを示している.
Conclusion • 短い物語における登場人物の精神状態の情報で訓練し,評 価するためのリソースとして大規模データセットを構築した. • データセットには、登場人物の動機と感情的な反応に対する 30万以上の低レベルの注釈が含まれている. • 重要なのは、登場人物固有のコンテキストをモデリングし,フ リーレスポンスデータを事前トレーニングすることでラベリン
グパフォーマンスが向上することである. 19