Construction of a higher emotion causality corpus, and its application to language humor recognition and generation

更高情感因果语料库的构建及其在语言幽默识别与生成中的应用

基本信息

批准号：
19K20391
负责人：
山根宏彰
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Fujitsu Limited (Fujitsu Research) (2022)Institute of Physical and Chemical Research (2019-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

当該年度においても、研究目的と実施計画を達成するための一定の進捗が見られた。具体的には、マルチモーダルなミームに関する共同研究と、大規模言語モデルを利用した感情理解の進展が主要な成果である。最初に、画像を含むマルチモーダルなミームと呼ばれる画像とテキストからなるユーモアに関する共同研究を進めることが出来た。テキストだけでなく、視覚的な要素を含む情報からも、「高次な感情の理解」が可能となったといえる。ミームの面白さ評価を含んだデータセット構築に加え、ユーモアにおける不一致の理論に基づいたモデルの構築を行った。また、本研究の成果は国際会議のワークショップで発表済みである。次に、大規模言語モデルであるChatGPTの利用により、感情理解への予備的実験を行っている。このアプローチは本研究の目的に直結し、ユーモアや正義感といった高次な感情を人工知能が理解し、それを反映したコンテンツ生成に向けて意義深いものである。しかしながら、当該年度において、私自身の転職により、研究に充てる時間が当初の想定よりも限られてしまっていた。その結果として、前々年に大枠として本研究の目標が達成されていたものの、ユーモア、モラルの精緻化、深化に関して、それ以上の大きな成果を得ることが難しかった。したがって、本研究課題を一年間延長し、今後もこのテーマの研究を続けることで、最新の大規模言語モデルなどを利用した研究を遂行し、人間の高次な感情を理解し、人間らしい人工知能の実現に向けた更なる研究成果に繋げる予定である。

即使在这个财政年度，在实现研究目标和实施计划中也观察到了一定的进步。具体而言，主要结果是关于多模式模因的协作研究以及使用大规模语言模型在情感理解方面的进步。首先，我们能够对幽默进行协作研究，该研究由图像和文本组成，称为包含图像的多模式模因。可以说，不仅通过文本，而且通过包含视觉元素的信息，“对情绪的更高理解”已成为可能。除了构建包括模因娱乐评估的数据集外，我们还基于幽默的不一致理论构建了模型。这项研究的结果也已在国际会议的研讨会上提出。接下来，我们通过使用大型语言模型Chatgpt进行了有关情感理解的初步实验。这种方法与这项研究的目的直接相关，对于人工智能理解诸如幽默和正义感之类的高阶情绪并产生反映它们的内容的高阶情绪是有意义的。但是，由于我今年的工作变化，我在研究上花费的时间比我最初预期的。结果，尽管这项研究的目标是在上一年广泛实现的，但在阐述和加深幽默和道德方面很难获得更大的结果。因此，通过将该研究主题延长一年并继续对该主题进行研究，我们计划使用最新的大型语言模型进行研究，了解高阶人类情感，并导致进一步的研究结果，旨在实现类似人类的人工智能。