PopBlends：基于大语言模型的概念混合策略
人机交互
2023-02-21 v3
摘要
流行文化是传播的一个重要方面。在社交媒体上，人们经常发布将事件、产品或其他实体与流行文化领域关联的流行文化参考图像。创建这些图像是一项创造性挑战，需要在用户主题与流行文化领域间找到概念关联。在认知理论中，此任务被称为概念混合。我们提出一个名为PopBlends的系统，可自动建议概念混合。该系统探索了三种涉及传统知识抽取方法与大语言模型的方法。我们的标注研究表明，三种方法提供的关联准确度相似，但特征差异显著。用户研究表明，人们借助该系统发现的混合建议数量是不使用系统时的两倍，且心理需求减半。我们讨论了结合大语言模型与知识库以支持发散与收敛思维的优势。
引用
@article{arxiv.2111.04920,
title = {PopBlends: Strategies for Conceptual Blending with Large Language Models},
author = {Sitong Wang and Savvas Petridis and Taeahn Kwon and Xiaojuan Ma and Lydia B. Chilton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04920},
year = {2023}
}