A Computational Framework to Identify Self-Aspects in Text

📄 arXiv: 2507.13115v1 📥 PDF

作者: Jaya Caporusso, Matthew Purver, Senja Pollak

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-17

备注: Accepted to ACL SRW 2025

💡 一句话要点

提出一种计算框架以识别文本中的自我方面，应用于心理健康和经验现象学研究。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自我方面识别 自然语言处理 心理健康 本体构建 文本分析

📋 核心要点

  1. 现有NLP方法对自我方面的研究不足，忽略了其在心理健康等领域的重要意义。
  2. 构建自我方面本体和标注数据集，并评估判别模型、生成模型和嵌入检索方法。
  3. 通过可解释性、准确性、ground-truth遵循和效率四个标准评估模型，并应用于案例研究。

📝 摘要（中文）

该博士研究计划旨在开发一个计算框架，用于识别文本中的自我方面。自我是一个多方面的概念，并在语言中得到反映。尽管认知科学和现象学等学科对其进行了描述，但它在自然语言处理（NLP）中仍未得到充分探索。自我的许多方面与心理学和其他经过充分研究的现象（例如，与心理健康相关的现象）相一致，突显了进行基于NLP的系统分析的必要性。因此，我们计划引入一个自我方面本体和一个黄金标准标注数据集。在此基础上，我们将根据四个主要标准：可解释性、对ground-truth的遵循、准确性和计算效率，开发和评估传统的判别模型、生成式大型语言模型以及基于嵌入的检索方法。性能最佳的模型将应用于心理健康和经验现象学的案例研究。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决自然语言处理领域中对文本中“自我方面”识别不足的问题。现有方法缺乏对“自我”这一复杂概念的系统性分析，无法有效捕捉文本中反映的个体认知、情感和行为特征。这限制了NLP技术在心理健康分析、个性化推荐等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个计算框架，通过定义“自我方面”的本体，并结合标注数据集，训练和评估多种NLP模型，从而实现对文本中“自我方面”的准确识别。该框架强调模型的可解释性，以便更好地理解“自我方面”的表达方式。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 构建“自我方面”的本体，定义不同类型的“自我方面”及其关系；2) 创建一个黄金标准标注数据集，用于训练和评估模型；3) 开发和评估多种NLP模型，包括传统的判别模型、生成式大型语言模型和基于嵌入的检索方法；4) 根据可解释性、ground-truth遵循、准确性和计算效率四个标准评估模型性能；5) 将性能最佳的模型应用于心理健康和经验现象学的案例研究。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个“自我方面”的本体，为NLP领域研究“自我”这一复杂概念提供了理论基础；2) 构建了一个黄金标准标注数据集，为模型训练和评估提供了数据支持；3) 系统地评估了多种NLP模型在“自我方面”识别任务上的性能，并强调模型的可解释性。

关键设计：具体的模型设计细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）在摘要中未提及，属于未知信息。但可以推测，判别模型可能采用传统的机器学习算法（如SVM、Logistic Regression），生成模型可能采用Transformer架构，嵌入检索方法可能使用预训练语言模型（如BERT）进行微调。损失函数和网络结构的选择将取决于具体的模型类型和实验结果。

📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果和性能数据。该研究计划的重点在于框架的构建和模型的评估，具体的性能提升幅度需要在后续的实验中进行验证。但该研究强调了模型的可解释性，这对于理解“自我方面”的表达方式具有重要意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心理健康领域，例如通过分析患者的文本记录来识别其认知偏差、情感状态和行为模式，从而辅助诊断和治疗。此外，该研究还可应用于个性化推荐、用户画像构建等领域，通过理解用户的“自我方面”来提供更精准的服务。未来，该研究有望促进人机交互的智能化和情感化。

📄 摘要（原文）

This Ph.D. proposal introduces a plan to develop a computational framework to identify Self-aspects in text. The Self is a multifaceted construct and it is reflected in language. While it is described across disciplines like cognitive science and phenomenology, it remains underexplored in natural language processing (NLP). Many of the aspects of the Self align with psychological and other well-researched phenomena (e.g., those related to mental health), highlighting the need for systematic NLP-based analysis. In line with this, we plan to introduce an ontology of Self-aspects and a gold-standard annotated dataset. Using this foundation, we will develop and evaluate conventional discriminative models, generative large language models, and embedding-based retrieval approaches against four main criteria: interpretability, ground-truth adherence, accuracy, and computational efficiency. Top-performing models will be applied in case studies in mental health and empirical phenomenology.