論文の概要: Evaluating statistical language models as pragmatic reasoners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01020v1
• Date: Mon, 1 May 2023 18:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 16:30:52.386265
• Title: Evaluating statistical language models as pragmatic reasoners
• Title（参考訳）: 実用的推論としての統計的言語モデルの評価
• Authors: Benjamin Lipkin and Lionel Wong and Gabriel Grand and Joshua B Tenenbaum
• Abstract要約: 我々は,語学的な発話の意味を推測するために,大規模言語モデルの能力を評価する。 LLMは、複数の複雑な実用的発話の解釈に対して、文脈的、人間的な分布を導出することができる。 結果は,統計的言語モデルの推論能力と,実践的・意味論的解析への応用について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72348730045737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The relationship between communicated language and intended meaning is often probabilistic and sensitive to context. Numerous strategies attempt to estimate such a mapping, often leveraging recursive Bayesian models of communication. In parallel, large language models (LLMs) have been increasingly applied to semantic parsing applications, tasked with inferring logical representations from natural language. While existing LLM explorations have been largely restricted to literal language use, in this work, we evaluate the capacity of LLMs to infer the meanings of pragmatic utterances. Specifically, we explore the case of threshold estimation on the gradable adjective ``strong'', contextually conditioned on a strength prior, then extended to composition with qualification, negation, polarity inversion, and class comparison. We find that LLMs can derive context-grounded, human-like distributions over the interpretations of several complex pragmatic utterances, yet struggle composing with negation. These results inform the inferential capacity of statistical language models, and their use in pragmatic and semantic parsing applications. All corresponding code is made publicly available (https://github.com/benlipkin/probsem/tree/CogSci2023).
• Abstract（参考訳）: コミュニケーション言語と意味のある意味の関係はしばしば確率的であり、文脈に敏感である。 多くの戦略がそのようなマッピングを推定し、再帰的ベイズ的コミュニケーションモデルを利用する。 平行して、大規模言語モデル(LLM)は、自然言語から論理的表現を推論するタスクをこなす意味解析アプリケーションにますます応用されている。 既存の LLM 探索はリテラル言語の使用に大きく制限されているが,本研究では,実用的発話の意味を推測するための LLM の能力を評価する。 具体的には、格付け可能な形容詞 ``strong'' のしきい値推定の場合について検討し、前もって強みを条件とし、その後、資格、否定、極性反転、クラス比較まで拡張する。 LLMは、複数の複雑な実用的発話の解釈に対して、文脈的、人間的な分布を導出できるが、否定に苦慮している。 これらの結果は,統計的言語モデルの推論能力と,実用的・意味論的解析への応用を示唆するものである。 対応するコードはすべて公開されている(https://github.com/benlipkin/probsem/tree/cogsci2023)。

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