基于蒙特卡洛树搜索的自然语言压力解读
计算与语言
2022-04-19 v1 信息论
math.IT
摘要
自然语言处理能够促进从个人所写文本中分析其心理状态。先前的研究已开发出可从社交媒体帖子中以高准确率预测个人是否正经历某种心理健康状况的模型。然而，这些模型无法解释该人为何经历特定心理状态。在本工作中，我们提出一种利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）从文本解释个人心理状态的新方法。我们的 MCTS 算法采用训练好的分类模型来引导搜索，以简洁、可解释的方式找出解释写作者心理状态的关键短语。此外，我们的算法既能找到依赖于文本特定语境（例如最近的分手）的解释，也能找到与语境无关的解释。利用一组展现压力的 Reddit 帖子数据集，我们展示了 MCTS 算法以语境依赖和语境无关两种方式识别个人压力感受之可解释解释的能力。
引用
@article{arxiv.2204.08105,
title = {Monte Carlo Tree Search for Interpreting Stress in Natural Language},
author = {Kyle Swanson and Joy Hsu and Mirac Suzgun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08105},
year = {2022}
}
备注
Second Workshop on LT-EDI at ACL 2022