从书面文本中计算测量共情与心理理论的方法
计算与语言
2021-08-27 v1 人机交互
摘要
心理理论（ToM）是人类推断他人意图与想法的一种能力，是共情体验的重要组成部分。我们在此提供使用 NLP 模型测量书面文本中所表达 ToM 的框架。为此，我们引入 ToM-Diary，一个众包收集的包含 18,238 篇日记、74,014 个韩语句子的数据集，其标注了不同 ToM 等级。每篇日记由受过训练的心理学专业学生标注 ToM 等级，并由遴选的心理学专家审阅。标注者首先根据是否提及他人将日记分为：自我聚焦与他人聚焦。自我聚焦句子的例子如“我感觉良好”。他人聚焦句子被进一步划分为不同等级。这些等级区别在于写作者是否（1）提及他人存在但未推断其心理状态（如：我看见一个男人在街上走），（2）未能采取他人视角（如：我不理解他们为何拒绝戴口罩），或（3）成功采取他人视角（他们继续工作一定很辛苦）。我们测试了当前最优的基于 transformer 的模型（如 BERT）能否预测句子中潜在的 ToM 等级。我们发现 BERT 对自我聚焦句子的检测优于他人聚焦句子。成功采取他人视角（最高 ToM 等级）的句子最难预测。我们的研究为大规模计算式识别作者共情与采取他人视角能力指出了一个有前景的方向。数据集位于 [URL](https://github.com/humanfactorspsych/covid19-tom-empathy-diary)
引用
@article{arxiv.2108.11810,
title = {A Computational Approach to Measure Empathy and Theory-of-Mind from Written Texts},
author = {Yoon Kyung Lee and Inju Lee and Jae Eun Park and Yoonwon Jung and Jiwon Kim and Sowon Hahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.11810},
year = {2021}
}