論文の概要: Shades of confusion: Lexical uncertainty modulates ad hoc coordination
in an interactive communication task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06546v1
- Date: Thu, 13 May 2021 20:42:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-17 12:47:42.029949
- Title: Shades of confusion: Lexical uncertainty modulates ad hoc coordination
in an interactive communication task
- Title(参考訳): 混乱の陰影:対話的コミュニケーションタスクにおける語彙の不確かさがアドホック調整を変調する
- Authors: Sonia K. Murthy and Robert D. Hawkins and Thomas L. Griffiths
- Abstract要約: 色概念関連に基づくコミュニケーションタスクを提案する。
実験1では、これらの期待の精神的表現のいくつかの重要な特性を確立する。
実験2では,コミュニケーションにおけるこれらの表現の下流結果について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.17947290421835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is substantial variability in the expectations that communication
partners bring into interactions, creating the potential for misunderstandings.
To directly probe these gaps and our ability to overcome them, we propose a
communication task based on color-concept associations. In Experiment 1, we
establish several key properties of the mental representations of these
expectations, or \emph{lexical priors}, based on recent probabilistic theories.
Associations are more variable for abstract concepts, variability is
represented as uncertainty within each individual, and uncertainty enables
accurate predictions about whether others are likely to share the same
association. In Experiment 2, we then examine the downstream consequences of
these representations for communication. Accuracy is initially low when
communicating about concepts with more variable associations, but rapidly
increases as participants form ad hoc conventions. Together, our findings
suggest that people cope with variability by maintaining well-calibrated
uncertainty about their partner and appropriately adaptable representations of
their own.
- Abstract(参考訳): コミュニケーションパートナーが相互作用をもたらし、誤解の可能性を生んでいるという期待には、かなりのばらつきがある。
これらのギャップと克服する能力を直接調査するため,カラーコンセプション関連に基づくコミュニケーションタスクを提案する。
実験1では、近年の確率論に基づいて、これらの期待の心的表現のいくつかの重要な特性、すなわち「前述語」を確立する。
関連性は抽象概念に対してより可変的であり、変動性は個々の不確実性として表現され、不確実性は他者が同一の関連を共有できるかどうかの正確な予測を可能にする。
実験2では、コミュニケーションのためのこれらの表現の下流結果を調べる。
より可変な関係を持つ概念についてコミュニケーションする場合、当初は正確性は低いが、参加者がアドホックな規約を形成すると急速に増加する。
その結果,パートナーに対する不確実性や適切な適応性を維持することで,変動性に対処できることが示唆された。
関連論文リスト
- UAHOI: Uncertainty-aware Robust Interaction Learning for HOI Detection [18.25576487115016]
本稿では,Human-Object Interaction(HOI)検出について述べる。
与えられた画像やビデオフレーム内の人間とオブジェクト間の相互作用を識別し、理解するという課題に対処する。
本研究では,不確実性を考慮したロバストなヒューマンオブジェクトインタラクション学習であるtextscUAHOIを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T10:06:39Z) - AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven
Agents [65.16893197330589]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。
しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。
本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T11:18:00Z) - Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。
既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。
本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T07:22:56Z) - Improving Language Models Meaning Understanding and Consistency by
Learning Conceptual Roles from Dictionary [65.268245109828]
現代事前訓練言語モデル(PLM)の非人間的行動は、その信頼性を損なう主要な原因である。
驚くべき現象は、矛盾した結果を生み出す不整合予測の生成である。
本研究では,PLMの認知度を向上させることで,一貫性のない行動問題を緩和する実践的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T06:15:15Z) - Assessing the Impact of Personality on Affective States from Video Game
Communication [17.01727448431269]
個性の違いは、私たちの好み、特徴、価値観を決定する。
本研究では,チームベースの協調現実ゲームにおけるプレイヤーが感情的に自己表現する傾向に及ぼす個性の影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T23:24:37Z) - Harnessing Collective Intelligence Under a Lack of Cultural Consensus [0.1813006808606333]
CCT(Cultural Consensus Theory)は、異なるコンセンサス・コンセンサス・コンセンサス(コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス)を検出するための統計的枠組みを提供する。
我々は、事前訓練されたディープニューラルネットワーク埋め込みと、それらのエンティティに関するコンセンサス信念を、回答者の1つ以上のサブセットにマッピングする潜在構造で拡張する。
iDLC-CCTはコンセンサスの度合いをよりよく予測し、サンプル外エンティティによく一般化し、スパースデータでも有効であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T14:05:04Z) - Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.89239820192894]
自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T15:02:53Z) - From partners to populations: A hierarchical Bayesian account of
coordination and convention [25.131987884154054]
通信の中心的な計算問題は単なる伝達ではなく、複数の時間スケールでの学習と適応であると主張する。
我々は,モデルが様々な現象を説明するための認知的基盤をどのように提供するかを示すシミュレーションと共に,新たな経験的データを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T23:00:40Z) - Learning to Communicate and Correct Pose Errors [75.03747122616605]
本稿では、V2VNetで提案された設定について検討し、近くにある自動運転車が共同で物体検出と動き予測を協調的に行う方法を提案する。
本稿では,コミュニケーションを学習し,潜在的な誤りを推定し,それらの誤りについてコンセンサスを得るための新しいニューラルネットワーク推論フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-10T18:19:40Z) - Decoupling entrainment from consistency using deep neural networks [14.823143667165382]
一貫性の効果、すなわち個々のスタイルに固執する話者を孤立させることは、訓練の分析において重要な部分である。
そこで本研究では,話者の発声特徴を,その後の出力予測のコンファウンドとして扱うことを提案する。
既存の2つのニューラルアプローチを用いて、一貫性を制御するエントレインメントの新しい尺度を定義した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T17:30:05Z) - Learning Disentangled Representations with Latent Variation
Predictability [102.4163768995288]
本稿では,潜在不整合表現の変動予測可能性について述べる。
逆生成プロセス内では、潜時変動と対応する画像対の相互情報を最大化することにより、変動予測可能性を高める。
本研究では,潜在表現の絡み合いを測るために,基礎的構造的生成因子に依存しない評価指標を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-25T08:54:26Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。