総合研究大学院大学などのチームは、GPT-4に自然な文章で指示を出しただけで、人間の感情語配置とよく似た構造を再現することに成功した。99語に拡大すると覚醒度といった細かな軸も検出された。
基礎生物学研究所のHan Ke特任助教らチームは、GPT-4を用いて感情語の意味関係を空間上に配置し、人間の認知と比較する研究を行った。同成果は2026年7月10日にScientific Reports誌に掲載されている。
手法では、自然な文章で指示を出すプロンプティングにより、三つの感情語を画面上の格子へ配置させる課題を実施した。六つの基本感情を用いた場合、GPT-4と人間の回答には強い相関があり、単語埋め込みとは異なる構造を示した。これはGPT-4が人間の言語データに含まれる概念関係を学習しているためと考えられる。
対象を99語に拡大すると、従来の手法では見えにくかった覚醒度に対応する構造も検出された。快・不快や支配性といった大きな軸に加え、グループ内部の細かな違いを捉えられることが確認されている。調べる言葉の数によって見える感情構造が変わることも示唆している。
この方法は機械学習の専門知識が不要なため、心理学や言語学などの研究者にも利用しやすい可能性がある。今後は日本語を含む異なる言語や文化による配置の変化も検討するとしている。