Dreams Are More ‘Predictable” Than You Think

要約

タイトル：夢は思っている以上に「予測可能」である

要約：

-研究によると、夢の報告は意味的なコンテンツの点で他のテキスト転写と著しく異なることが示されている。

-また、夢/睡眠研究コミュニティにおいては、夢の報告は非常に「ユニーク」であると考えられている。

-この問題は、自然言語処理（NLP）ツールを使用して夢の報告を自動的に分析するアプローチが増えつつあることに注意を引く。

-本研究では、最新の大規模言語モデル（LLM）を使用して、DreamBankがWikipediaからスクレイプされた非夢コーパスからトレーニングされたニューラルモデルによってどのように変化するかを調査することを目的としている。

-結果として、DreamBank全体としては、Wikipediaからそれほど変化しないことが判明した。

-また、平均して、1つの夢の報告はWikipedia記事よりも予測可能であるということがわかった。

-予備的な証拠は、単語数、性別、視覚障害がどのように夢の報告がモデルによってどのように予測可能に見えるかを大きく形成する可能性があると示唆している。

要約(オリジナル)

A consistent body of evidence suggests that dream reports significantly vary from other types of textual transcripts with respect to semantic content. Furthermore, it appears to be a widespread belief in the dream/sleep research community that dream reports constitute rather “unique” strings of text. This might be a notable issue for the growing amount of approaches using natural language processing (NLP) tools to automatically analyse dream reports, as they largely rely on neural models trained on non-dream corpora scraped from the web. In this work, I will adopt state-of-the-art (SotA) large language models (LLMs), to study if and how dream reports deviate from other human-generated text strings, such as Wikipedia. Results show that, taken as a whole, DreamBank does not deviate from Wikipedia. Moreover, on average, single dream reports are significantly more predictable than Wikipedia articles. Preliminary evidence suggests that word count, gender, and visual impairment can significantly shape how predictable a dream report can appear to the model.

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