論文の概要: Pragmatics in Grounded Language Learning: Phenomena, Tasks, and Modeling Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08371v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 18:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:44:59.768537
• Title: Pragmatics in Grounded Language Learning: Phenomena, Tasks, and Modeling Approaches
• Title（参考訳）: 接地言語学習における実践論--現象、タスク、モデリングアプローチ
• Authors: Daniel Fried, Nicholas Tomlin, Jennifer Hu, Roma Patel, Aida Nematzadeh
• Abstract要約: 人々は文字通りの言葉以上の意味を豊かにするためにコンテキストに大きく依存します。 人とうまく対話するためには、ユーザー向け人工知能システムは実用的スキルを身につける必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.585047857374068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: People rely heavily on context to enrich meaning beyond what is literally said, enabling concise but effective communication. To interact successfully and naturally with people, user-facing artificial intelligence systems will require similar skills in pragmatics: relying on various types of context -- from shared linguistic goals and conventions, to the visual and embodied world -- to use language effectively. We survey existing grounded settings and pragmatic modeling approaches and analyze how the task goals, environmental contexts, and communicative affordances in each work enrich linguistic meaning. We present recommendations for future grounded task design to naturally elicit pragmatic phenomena, and suggest directions that focus on a broader range of communicative contexts and affordances.
• Abstract（参考訳）: 人々は文字通りの言葉を超えて意味を豊かにするためにコンテキストに大きく依存し、簡潔だが効果的なコミュニケーションを可能にします。 人々とうまく、そして自然に対話するためには、ユーザインタフェースの人工知能システムは、さまざまな種類のコンテキスト(共通言語目標や慣習、視覚的および具体的世界など)に依存して、言語を効果的に活用する、という、実用的なスキルを必要とします。 既存の接地設定と実用的モデリングのアプローチを調査し,各作業における課題目標,環境文脈,コミュニケーション的余裕が言語的意味をいかに高めているかを分析した。 本稿では,自然に現実的な現象を誘発するタスクデザインを推奨し,より広い範囲のコミュニケーション状況と余裕に焦点を当てた方向性を提案する。

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