論文の概要: Transparency in Language Generation: Levels of Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06295v1
- Date: Thu, 11 Jun 2020 10:01:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 14:16:42.260864
- Title: Transparency in Language Generation: Levels of Automation
- Title(参考訳): 言語生成における透明性: 自動化のレベル
- Authors: Justin Edwards and Allison Perrone and Philip R. Doyle
- Abstract要約: 本稿では,SAEの運転自動化レベルに基づく言語自動化の分類法を提案する。
この急速に進歩する分野において、提案された分類が透明性を高めることを願っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.3880744890278276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Language models and conversational systems are growing increasingly advanced,
creating outputs that may be mistaken for humans. Consumers may thus be misled
by advertising, media reports, or vagueness regarding the role of automation in
the production of language. We propose a taxonomy of language automation, based
on the SAE levels of driving automation, to establish a shared set of terms for
describing automated language. It is our hope that the proposed taxonomy can
increase transparency in this rapidly advancing field.
- Abstract(参考訳): 言語モデルと会話システムはますます進歩し、人間が間違える可能性のあるアウトプットを生み出している。
したがって、消費者は、言語生産における自動化の役割に関する広告、メディアレポート、曖昧さによって誤解される可能性がある。
本稿では,SAEの運転自動化レベルに基づく言語自動化の分類を提案し,自動化言語を記述するための共通用語セットを確立する。
この急速に進歩する分野において、提案された分類が透明性を高めることを願っている。
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