用于梦境叙述中角色和情感检测的序列到序列语言模型
计算与语言
2024-03-26 v1 人工智能
摘要
几个世纪以来，梦境研究一直是理解人类（无）意识、认知和文化的核心。定量分析梦境依赖于劳动密集型的梦境叙述人工标注。我们通过自然语言序列到序列生成框架自动化这一过程。本文首次对开放DreamBank语料库中英文梦境叙述的角色和情感检测进行研究。结果表明，语言模型可以有效处理这一复杂任务。为了深入了解预测性能，我们评估了模型大小、角色预测顺序以及专有名词和角色特征的考虑。我们将我们的方法与使用上下文学习的大型语言模型进行比较。我们的监督模型性能更好，同时参数少28倍。我们的模型及其生成的标注已公开提供。
引用
@article{arxiv.2403.15486,
title = {Sequence-to-Sequence Language Models for Character and Emotion Detection in Dream Narratives},
author = {Gustave Cortal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15486},
year = {2024}
}