Understanding the Cognitive Complexity in Language Elicited by Product Images
作者: Yan-Ying Chen, Shabnam Hakimi, Monica Van, Francine Chen, Matthew Hong, Matt Klenk, Charlene Wu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-25
期刊: Published by ICML 2024 Workshop on LLMs and Cognition
💡 一句话要点
提出一种衡量产品图像引发语言认知复杂度的可扩展方法，并验证其有效性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 认知复杂度 自然语言处理 产品图像 语言模型 消费者行为
📋 核心要点
- 现有方法难以有效衡量产品图像引发的语言的认知复杂度，阻碍了对消费者认知过程的深入理解。
- 该论文提出一种基于自然语言模型组合的、可扩展的认知复杂度评估方法，无需大量人工标注。
- 实验表明，该方法能有效近似人类对认知复杂度的评估，并构建了一个包含人工标注的大型数据集。
📝 摘要（中文）
产品图像（例如，手机）可以用来引发消费者通过语言表达的各种特征，包括表面感知属性（例如，“白色”）和更复杂的属性，如感知效用（例如，“电池”）。引发语言的认知复杂性揭示了认知过程的本质以及理解它们所需的上下文；认知复杂性还可以预测消费者随后的选择。这项工作提供了一种用于测量和验证产品图像引发的人类语言的认知复杂性的方法，为理解人类以及大型语言模型（LLM）模拟的虚拟受访者的认知过程提供了一种工具。我们还引入了一个大型数据集，其中包括产品图像的各种描述性标签，包括人类评定的复杂性。我们证明了人类评定的认知复杂性可以使用一组自然语言模型来近似，这些模型组合起来大致捕捉了复杂性结构。此外，这种方法是最小监督的并且可扩展，即使在使用案例中对复杂性的人工评估有限。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何有效且可扩展地衡量产品图像所引发的语言的认知复杂度的问题。现有的方法要么依赖于大量的人工标注，成本高昂且难以扩展；要么无法准确捕捉语言中蕴含的深层认知信息，例如感知效用等，而仅仅停留在表面属性的描述上。
核心思路：论文的核心思路是利用自然语言模型（NLM）来自动地评估语言的认知复杂度。通过组合多个NLM，并利用少量的人工标注数据进行校准，可以有效地近似人类对认知复杂度的判断。这种方法避免了大量的人工标注，具有良好的可扩展性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：构建包含产品图像和对应描述性语言标签的数据集，并对部分数据进行人工认知复杂度评分。2) 特征提取：利用多个预训练的自然语言模型（例如，BERT、RoBERTa等）提取描述性语言标签的多种特征，包括词汇特征、句法特征、语义特征等。3) 模型训练：使用人工标注的认知复杂度评分作为监督信号，训练一个回归模型，将提取的特征映射到认知复杂度得分。4) 模型评估：在测试集上评估模型的性能，并与人工评分进行比较。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于自然语言模型组合的、最小监督的认知复杂度评估方法。与传统的依赖人工标注的方法相比，该方法具有更好的可扩展性和自动化程度。此外，该方法能够捕捉语言中蕴含的深层认知信息，例如感知效用等，而不仅仅停留在表面属性的描述上。
关键设计：论文中使用了多种预训练的自然语言模型来提取语言特征，例如BERT、RoBERTa等。回归模型可以选择线性回归、支持向量机等。损失函数可以选择均方误差等。关键在于如何选择合适的NLM组合，以及如何利用少量的人工标注数据进行有效的模型训练和校准。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地近似人类对认知复杂度的评估。通过组合多个自然语言模型，可以达到与人类评分相当的性能。此外，该方法在少量人工标注数据的情况下也能取得良好的效果，证明了其可扩展性。该研究还构建了一个包含大量产品图像和描述性语言标签的数据集，为相关研究提供了宝贵资源。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于产品设计、市场营销、用户体验研究等领域。例如，可以利用该方法评估不同产品图像对消费者认知的影响，优化产品设计和营销策略。此外，该方法还可以用于评估大型语言模型生成文本的认知复杂度，从而提高LLM生成内容的质量和可理解性。
📄 摘要（原文）
Product images (e.g., a phone) can be used to elicit a diverse set of consumer-reported features expressed through language, including surface-level perceptual attributes (e.g., "white") and more complex ones, like perceived utility (e.g., "battery"). The cognitive complexity of elicited language reveals the nature of cognitive processes and the context required to understand them; cognitive complexity also predicts consumers' subsequent choices. This work offers an approach for measuring and validating the cognitive complexity of human language elicited by product images, providing a tool for understanding the cognitive processes of human as well as virtual respondents simulated by Large Language Models (LLMs). We also introduce a large dataset that includes diverse descriptive labels for product images, including human-rated complexity. We demonstrate that human-rated cognitive complexity can be approximated using a set of natural language models that, combined, roughly capture the complexity construct. Moreover, this approach is minimally supervised and scalable, even in use cases with limited human assessment of complexity.