Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Givenness Hierarchy Theoretic Natural Language Generation

論文の概要: Toward Givenness Hierarchy Theoretic Natural Language Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16009v1
Date: Fri, 17 Jul 2020 17:51:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 13:04:55.570434
Title: Toward Givenness Hierarchy Theoretic Natural Language Generation
Title（参考訳）: 感性階層的自然言語生成に向けて
Authors: Poulomi Pal and Tom Williams
Abstract要約: このようなコミュニケーションの重要な側面は、アナフォリック言語の使用である。 GH(Givenness Hierarchy)の言語理論は、人間がアナフォラを相手の認知的地位に基づいて用いていることを示唆している。本稿では,ロボットのアナフォラ生成を促進するために,GHをまったく異なる用途で使用する必要があることを述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4505259300326334
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Language-capable interactive robots participating in dialogues with human interlocutors must be able to naturally and efficiently communicate about the entities in their environment. A key aspect of such communication is the use of anaphoric language. The linguistic theory of the Givenness Hierarchy(GH) suggests that humans use anaphora based on the cognitive statuses their referents have in the minds of their interlocutors. In previous work, researchers presented GH-theoretic approaches to robot anaphora understanding. In this paper we describe how the GH might need to be used quite differently to facilitate robot anaphora generation.
Abstract（参考訳）: 人間との対話に参加する言語対応型対話型ロボットは、自然と効率的に環境内の実体についてコミュニケーションをとることができる。このようなコミュニケーションの重要な側面は、照応言語の使用である。 GH(Givenness Hierarchy)の言語理論は、人間がアナフォラを相手の認知的地位に基づいて用いていることを示唆している。これまでの研究で、研究者はロボットアナフォラ理解に対するGH理論のアプローチを提示した。本稿では,ロボットのアナフォラ生成を促進するために,GHをまったく異なる方法で使用する必要があることを述べる。

関連論文リスト

SIFToM: Robust Spoken Instruction Following through Theory of Mind [51.326266354164716]
本稿では,認知にインスパイアされた音声指導モデルであるSIFToMを提案し,多様な音声条件下でロボットが人間の指示を実践的に追従できるようにする。結果から,SIFToMモデルは現状の音声モデルや言語モデルよりも優れており,課題に追従する音声命令に対する人間レベルの精度に近づいていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-17T02:36:10Z)
Speech-Gesture GAN: Gesture Generation for Robots and Embodied Agents [5.244401764969407]
仮想エージェントや社会ロボットという形で、身体エージェントが急速に普及している。音声テキストと音声の発話から関節角度の連続を生成できる新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-17T18:46:25Z)
Towards More Human-like AI Communication: A Review of Emergent Communication Research [0.0]
創発的コミュニケーション(英: Emergent Communication, Emecom)は、自然言語を利用できる人工エージェントの開発を目的とした研究分野である。本稿では,文献の共通点と,それらが人間同士の相互作用にどのように関係しているかを概説する。 2つのサブカテゴリを特定し、その特性とオープンな課題を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-01T14:43:10Z)
DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:41:23Z)
Nonverbal Cues in Human-Robot Interaction: A Communication Studies Perspective [19.67112387337872]
人とのコミュニケーションは、多種多様な非言語的手がかりによって特徴づけられる。我々は人間-ロボットインタラクション(HRI)のための決定的な非言語コードを提供する。我々は、ロボット非言語コードをHRIに統合することで、ロボットに「アライブネス」や「社会的エージェンシー」を感じることができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-22T02:15:48Z)
Mediators: Conversational Agents Explaining NLP Model Behavior [2.7878644615660457]
人間中心の説明可能な人工知能(HCXAI)コミュニティは、人間と機械の会話として説明プロセスをフレーミングする必要性を高めた。我々は、自然言語を用いて対話的に神経モデルの振る舞いを説明することができるテキストベースの会話エージェントである、メディエーターのためのデシラタを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-13T10:31:18Z)
Few-shot Language Coordination by Modeling Theory of Mind [95.54446989205117]
我々は、数ショット$textit language coordinate$のタスクについて研究する。リードエージェントは、言語能力の異なるエージェントの$textitpopulation$と調整する必要があります。これは、人間のコミュニケーションの重要な構成要素であるパートナーの信念をモデル化する能力を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-12T19:26:11Z)
Disambiguating Affective Stimulus Associations for Robot Perception and Dialogue [67.89143112645556]
知覚された聴覚刺激と感情表現の関連性を学ぶことができるNICOロボットを提供します。 NICOは、感情駆動対話システムの助けを借りて、個人と特定の刺激の両方でこれを行うことができる。ロボットは、実際のHRIシナリオにおいて、被験者の聴覚刺激の楽しさを判断するために、この情報を利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T20:55:48Z)
Towards Abstract Relational Learning in Human Robot Interaction [73.67226556788498]
人間は環境における実体を豊かに表現する。ロボットが人間とうまく対話する必要がある場合、同様の方法で実体、属性、一般化を表現する必要がある。本研究では,人間とロボットの相互作用を通じて,これらの表現をどのように獲得するかという課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-20T12:06:46Z)
Givenness Hierarchy Theoretic Cognitive Status Filtering [1.689482889925796]
人間は、相手が会話相手の心に持つ認知状態について暗黙の仮定によって代名詞を使用する。本稿では,ルールベース有限状態マシンモデルと認知ステータスフィルタの2つの認知ステータスモデルを提案する。モデルはOFAI Multimodal Task Description Corpusの銀標準英語サブセットを用いて実証および評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-22T16:44:14Z)
You Impress Me: Dialogue Generation via Mutual Persona Perception [62.89449096369027]
認知科学の研究は、理解が高品質なチャット会話に不可欠なシグナルであることを示唆している。そこで我々は,P2 Botを提案する。このP2 Botは,理解を明示的にモデル化することを目的とした送信機受信者ベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-11T12:51:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。