論文の概要: Computational Language Acquisition with Theory of Mind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01502v1
• Date: Thu, 2 Mar 2023 18:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 12:51:02.562632
• Title: Computational Language Acquisition with Theory of Mind
• Title（参考訳）: 心の理論を用いた計算言語獲得
• Authors: Andy Liu, Hao Zhu, Emmy Liu, Yonatan Bisk, Graham Neubig
• Abstract要約: 我々は、心の理論(ToM)を備えた言語学習エージェントを構築し、その学習過程への影響を測定する。 重み付けされたToMリスナーコンポーネントを用いた学習話者は,画像参照ゲームの設定において,性能向上につながることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.2267302901888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlike current state-of-the-art language models, young children actively acquire language through interactions with their surrounding environment and caretakers. One mechanism that has been argued to be critical to language learning is the ability to infer the mental states of other agents in social environments, coined Theory of Mind (ToM) by Premack & Woodruff (1978). Drawing inspiration from the modern operationalized versions of ToM implemented in Rabinowitz et al. (2018) and Zhu et al. (2021), we build language-learning agents equipped with ToM, and measure its effects on the learning process. We model ToM by giving the speaker agent an internal listener model that is trained alongside the speaker and used to rerank potential utterances. We experiment with varying task difficulty, hypothesizing that models will acquire more complex language to adapt to stronger environmental pressures. We find that training speakers with a highly weighted ToM listener component leads to performance gains in our image referential game setting. We also find some evidence that increasing task difficulty in the training process results in more fluent and precise utterances in evaluation. This suggests the potential utility of further incorporating ToM, as well as other insights from child language acquisition, into computational models of language acquisition.
• Abstract（参考訳）: 現在の最先端の言語モデルとは異なり、幼児は周囲の環境や介護者との交流を通じて積極的に言語を習得する。 言語学習に批判的であると論じられた1つのメカニズムは、社会環境における他のエージェントの精神状態を推測する能力である、とpremack & woodruff (1978) が提唱した「心の理論」(tom) である。 我々は,Rabinowitz et al. (2018) とZhu et al. (2021) で実装された現代のToMからインスピレーションを得て,ToMを組み込んだ言語学習エージェントを構築し,その学習プロセスへの影響を測定した。 我々は、話者エージェントに話者と一緒に訓練され、潜在的な発話を再現するために使用される内部リスナーモデルを与えることで、ToMをモデル化する。 我々は、モデルがより複雑な言語を取得し、より強い環境圧力に適応すると仮定して、様々なタスク困難を実験する。 高度に重み付けされたtom listenerコンポーネントを持つトレーニングスピーカーは、イメージ参照ゲーム設定のパフォーマンス向上につながることが分かりました。 また,学習過程におけるタスクの難易度が高まると,より流動的で正確な発話が得られた。 このことは、ToMをさらに活用し、児童言語習得の他の洞察を言語習得の計算モデルに組み込む可能性を示している。

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