論文の概要: Language (Re)modelling: Towards Embodied Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00311v2
• Date: Thu, 9 Jul 2020 12:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 22:51:52.119139
• Title: Language (Re)modelling: Towards Embodied Language Understanding
• Title（参考訳）: 言語(再)モデリング: 具体化言語理解に向けて
• Authors: Ronen Tamari, Chen Shani, Tom Hope, Miriam R. L. Petruck, Omri Abend, Dafna Shahaf
• Abstract要約: 本研究は, 具体的認知言語学(ECL)の理念に基づく表現と学習へのアプローチを提案する。 ECLによると、自然言語は本質的に(プログラミング言語のように)実行可能である。 本稿では,比喩的推論とシミュレーションによるグラウンドディングの利用が,NLUシステムに大きな恩恵をもたらすことを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.50428967270188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While natural language understanding (NLU) is advancing rapidly, today's technology differs from human-like language understanding in fundamental ways, notably in its inferior efficiency, interpretability, and generalization. This work proposes an approach to representation and learning based on the tenets of embodied cognitive linguistics (ECL). According to ECL, natural language is inherently executable (like programming languages), driven by mental simulation and metaphoric mappings over hierarchical compositions of structures and schemata learned through embodied interaction. This position paper argues that the use of grounding by metaphoric inference and simulation will greatly benefit NLU systems, and proposes a system architecture along with a roadmap towards realizing this vision.
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解(NLU)は急速に進歩しているが、今日の技術は人間のような言語理解とは根本的に異なる。 本研究は, 具体的認知言語学(ECL)の理念に基づく表現と学習へのアプローチを提案する。 ECLによると、自然言語は本質的に(プログラミング言語のような)実行可能であり、心的シミュレーションと比喩的なマッピングによって、構造やスキーマの階層的な構成が具体的相互作用を通じて学習される。 本稿では,メタファー推論とシミュレーションによる接地の利用がnluシステムに大きな利益をもたらすと論じ,そのビジョンを実現するためのロードマップとともにシステムアーキテクチャを提案する。

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