論文の概要: Generalizing meanings from partners to populations: Hierarchical inference supports convention formation on networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01510v2
• Date: Sat, 30 May 2020 07:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 03:27:23.213553
• Title: Generalizing meanings from partners to populations: Hierarchical inference supports convention formation on networks
• Title（参考訳）: パートナーから集団への意味の一般化:階層的推論はネットワーク上の慣習形成を支援する
• Authors: Robert D. Hawkins, Noah D. Goodman, Adele E. Goldberg, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: 言語慣習の重要な特性は、話者のコミュニティ全体を保持することである。 本稿では,この帰納的問題を解決するための階層型ベイズモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.07078356126945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key property of linguistic conventions is that they hold over an entire community of speakers, allowing us to communicate efficiently even with people we have never met before. At the same time, much of our language use is partner-specific: we know that words may be understood differently by different people based on our shared history. This poses a challenge for accounts of convention formation. Exactly how do agents make the inferential leap to community-wide expectations while maintaining partner-specific knowledge? We propose a hierarchical Bayesian model to explain how speakers and listeners solve this inductive problem. To evaluate our model's predictions, we conducted an experiment where participants played an extended natural-language communication game with different partners in a small community. We examine several measures of generalization and find key signatures of both partner-specificity and community convergence that distinguish our model from alternatives. These results suggest that partner-specificity is not only compatible with the formation of community-wide conventions, but may facilitate it when coupled with a powerful inductive mechanism.
• Abstract（参考訳）: 言語的慣習の重要な特性は、話者のコミュニティ全体を保持し、これまで会ったことのない人とでも効率的にコミュニケーションできるということです。 同時に、私たちの言語の使用の多くはパートナー固有のものであり、共通の歴史に基づいて、異なる人々によって異なる言葉が理解される可能性があることを知っています。 これはコンベンション形成の理由として問題となる。 エージェントは、パートナー固有の知識を維持しながら、コミュニティ全体の期待にどのように近づいたのか? 本稿では,この帰納的問題を解決するための階層型ベイズモデルを提案する。 モデルの予測を評価するため,小コミュニティにおいて,参加者が様々なパートナーと拡張自然言語通信ゲームを行う実験を行った。 モデルと代替品を区別する,パートナー特化度とコミュニティ収束性の両面で重要な指標を見出した。 これらの結果から,パートナーの特異性はコミュニティ全体の慣習の形成と相容れないだけでなく,強力な帰納的メカニズムと組み合わさることで促進される可能性が示唆された。

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