論文の概要: What A Situated Language-Using Agent Must be Able to Do: A Top-Down Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08590v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 21:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 16:34:02.797622
• Title: What A Situated Language-Using Agent Must be Able to Do: A Top-Down Analysis
• Title（参考訳）: 言語利用エージェントがやるべきこと:トップダウン分析
• Authors: David Schlangen
• Abstract要約: テキストが集中する時代になっても、言語の使用の第一の場所は、対話の場であり、共同表現である。 本稿では,非制限位置相互作用が関与エージェントに与える要求について,トップダウン解析を試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.726800816202033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Even in our increasingly text-intensive times, the primary site of language use is situated, co-present interaction. It is primary ontogenetically and phylogenetically, and it is arguably also still primary in negotiating everyday social situations. Situated interaction is also the final frontier of Natural Language Processing, where, compared to the area of text processing, very little progress has been made in the past decade, and where a myriad of practical applications is waiting to be unlocked. While the usual approach in the field is to reach, bottom-up, for the ever next "adjacent possible", in this paper I attempt a top-down analysis of what the demands are that unrestricted situated interaction makes on the participating agent, and suggest ways in which this analysis can structure computational models and research on them. Specifically, I discuss representational demands (the building up and application of world model, language model, situation model, discourse model, and agent model) and what I call anchoring processes (incremental processing, incremental learning, conversational grounding, multimodal grounding) that bind the agent to the here, now, and us.
• Abstract（参考訳）: テキストが集中する時代になっても、言語の使用の主要な場所は、共同表現の相互作用である。 初生的かつ植物学的に発生しており、日常的な社会状況の交渉においても重要な存在である。 位置対応は自然言語処理の最終フロンティアであり、テキスト処理の領域と比べて、過去10年間にはほとんど進歩がなく、無数の実用的なアプリケーションがアンロックされるのを待っている。 この分野の一般的なアプローチは、次の「可能」に到達し、ボトムアップすることであるが、本論文では、制限のない位置的相互作用が関与するエージェントに何をもたらすのかをトップダウンで分析し、この分析が計算モデルやそれらの研究を構成できる方法を提案する。 具体的には、代表的要求(世界モデル、言語モデル、状況モデル、談話モデル、エージェントモデルの構築と適用)と、エージェントをhere, now, usにバインドするアンカープロセス(インクリメンタル処理、インクリメンタル学習、会話的接地、マルチモーダル接地)について論じます。

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