論文の概要: Grounding 'Grounding' in NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02192v1
- Date: Fri, 4 Jun 2021 00:40:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-07 15:10:52.217380
- Title: Grounding 'Grounding' in NLP
- Title（参考訳）: nlpにおける接地「接地」
- Authors: Khyathi Raghavi Chandu, Yonatan Bisk, Alan W Black
- Abstract要約: コミュニティとして、この用語は、テキストをデータや非テキストのモダリティにリンクするために広く使われます。
認知科学(Cognitive Science)は、コミュニケーションの成功に必要な相互情報を確立するプロセスとして「接地」を正式に定義している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.28887479119075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The NLP community has seen substantial recent interest in grounding to
facilitate interaction between language technologies and the world. However, as
a community, we use the term broadly to reference any linking of text to data
or non-textual modality. In contrast, Cognitive Science more formally defines
"grounding" as the process of establishing what mutual information is required
for successful communication between two interlocutors -- a definition which
might implicitly capture the NLP usage but differs in intent and scope. We
investigate the gap between these definitions and seek answers to the following
questions: (1) What aspects of grounding are missing from NLP tasks? Here we
present the dimensions of coordination, purviews and constraints. (2) How is
the term "grounding" used in the current research? We study the trends in
datasets, domains, and tasks introduced in recent NLP conferences. And finally,
(3) How to advance our current definition to bridge the gap with Cognitive
Science? We present ways to both create new tasks or repurpose existing ones to
make advancements towards achieving a more complete sense of grounding.
- Abstract（参考訳）: NLPコミュニティは近年、言語技術と世界との相互作用を促進するために基盤として大きな関心を集めている。
しかし、コミュニティとして、この用語は、テキストをデータや非テキストのモダリティに結びつけるために広く使われている。
対照的に、認知科学は「接地」をより形式的に定義し、2つの対話者間のコミュニケーションを成功させるために必要な相互情報を確立するプロセスとして定義している。
我々は,これらの定義のギャップについて検討し,(1)NLPタスクから基底のどの側面が欠落しているかという質問に対する回答を求める。
ここではコーディネーション、パービュー、制約の次元を示す。
2)最近の研究で「接地」という用語はどのように使われているか。
我々は最近のNLPカンファレンスで導入されたデータセット、ドメイン、タスクの傾向について調査する。
そして最後に,(3)認知科学とのギャップを埋めるために,現在の定義をどう進めるか?
我々は、新しいタスクを作成したり、既存のタスクを再利用したりして、より完全な接地感を達成する方法を提示します。
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