論文の概要: Norm Participation Grounds Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02885v2
- Date: Tue, 23 Aug 2022 19:31:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:30:32.832211
- Title: Norm Participation Grounds Language
- Title(参考訳): 規範参加基盤言語
- Authors: David Schlangen
- Abstract要約: 私は、どのような基礎言語が規範的な性質であるのかという考え方を、異なる、より広範に提案します。
物事を正しく行うための基準があり、これらの標準は公然と権威があり、同時に権威の受容が議論され、交渉される。
言語がどのような基盤となるかは、言語ユーザーがそれを利用する決定的な方法であり、それが根底にあるのは、言語利用者のコミュニティである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.726800816202033
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The striking recent advances in eliciting seemingly meaningful language
behaviour from language-only machine learning models have only made more
apparent, through the surfacing of clear limitations, the need to go beyond the
language-only mode and to ground these models "in the world". Proposals for
doing so vary in the details, but what unites them is that the solution is
sought in the addition of non-linguistic data types such as images or video
streams, while largely keeping the mode of learning constant. I propose a
different, and more wide-ranging conception of how grounding should be
understood: What grounds language is its normative nature. There are standards
for doing things right, these standards are public and authoritative, while at
the same time acceptance of authority can and must be disputed and negotiated,
in interactions in which only bearers of normative status can rightfully
participate. What grounds language, then, is the determined use that language
users make of it, and what it is grounded in is the community of language
users. I sketch this idea, and draw some conclusions for work on computational
modelling of meaningful language use.
- Abstract(参考訳): 言語のみの機械学習モデルから、一見意味のある言語行動を引き出すという、最近の顕著な進歩は、明確な制限が表面化して、言語のみのモードを超えて、これらのモデルを“世界で”構築する必要性が顕在化している。
これを実現するための提案は細部によって異なるが、このソリューションは画像やビデオストリームのような非言語的なデータ型を追加し、学習のモードを一定に保っている。
私は、接地がどのように理解されるべきかという、異なる、より広い範囲の考えを提案します。
正しいことを行うための標準があり、これらの標準は公的かつ権威的であり、同時に、規範的地位を持つ者だけが正しく参加できる相互作用において、権威の受容は議論され、交渉されなければならない。
根拠となる言語とは、言語ユーザがそれに対して決定的な利用をすることであり、それが根拠となっているのは、言語ユーザのコミュニティである。
私はこのアイデアをスケッチし、意味のある言語使用の計算モデリングにいくつかの結論を導きます。
関連論文リスト
- Standard Language Ideology in AI-Generated Language [1.2815904071470705]
大規模言語モデル(LLM)によって生成された言語における標準言語イデオロギーについて検討する。
我々は、標準AI生成言語イデオロギーの概念を導入し、AI生成言語が標準アメリカ英語(SAE)を言語的デフォルトとみなし、SAEが最も「適切な」言語であるとの言語バイアスを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T01:08:40Z) - Visually Grounded Language Learning: a review of language games,
datasets, tasks, and models [60.2604624857992]
多くのVision+Language (V+L)タスクは、視覚的モダリティでシンボルをグラウンドできるモデルを作成することを目的として定義されている。
本稿では,V+L分野において提案されるいくつかの課題とモデルについて,系統的な文献レビューを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T02:17:29Z) - Language Models as Inductive Reasoners [125.99461874008703]
本稿では,帰納的推論のための新しいパラダイム(タスク)を提案し,自然言語の事実から自然言語規則を誘導する。
タスクのための1.2kルールファクトペアを含むデータセットDEERを作成し,ルールと事実を自然言語で記述する。
我々は、事前訓練された言語モデルが自然言語の事実から自然言語規則をいかに誘導できるかを、初めてかつ包括的な分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T11:12:14Z) - Transparency Helps Reveal When Language Models Learn Meaning [71.96920839263457]
合成データを用いた体系的な実験により,すべての表現が文脈に依存しない意味を持つ言語では,自己回帰型とマスキング型の両方の言語モデルが,表現間の意味的関係をエミュレートする。
自然言語に目を向けると、特定の現象(参照不透明さ)による実験は、現在の言語モデルが自然言語の意味論をうまく表現していないという証拠を増大させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T02:35:19Z) - Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances [119.29555551279155]
大規模な言語モデルは、世界に関する豊富な意味知識を符号化することができる。
このような知識は、自然言語で表現された高レベルで時間的に拡張された命令を動作させようとするロボットにとって極めて有用である。
低レベルのスキルを大規模言語モデルと組み合わせることで,言語モデルが複雑かつ時間的に拡張された命令を実行する手順について高いレベルの知識を提供することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-04T17:57:11Z) - Towards Zero-shot Language Modeling [90.80124496312274]
人間の言語学習に誘導的に偏りを持つニューラルモデルを構築した。
類型的に多様な訓練言語のサンプルからこの分布を推測する。
我々は、保留言語に対する遠隔監視として、追加の言語固有の側情報を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T23:49:18Z) - Cross-lingual hate speech detection based on multilingual
domain-specific word embeddings [4.769747792846004]
トランスファーラーニングの視点から多言語のヘイトスピーチ検出の課題に取り組むことを提案する。
私たちの目標は、ある特定の言語の知識が他の言語の分類に使用できるかどうかを判断することです。
単純かつ特定された多言語ヘイト表現を用いることで分類結果が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T02:24:50Z) - Provable Limitations of Acquiring Meaning from Ungrounded Form: What
will Future Language Models Understand? [87.20342701232869]
未知のシステムが意味を習得する能力について検討する。
アサーションによってシステムが等価性のような意味関係を保存する表現をエミュレートできるかどうか検討する。
言語内のすべての表現が参照的に透明であれば,アサーションによってセマンティックエミュレーションが可能になる。
しかし、言語が変数バインディングのような非透過的なパターンを使用する場合、エミュレーションは計算不能な問題になる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T01:00:17Z)
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。