論文の概要: Modeling Cross-Cultural Pragmatic Inference with Codenames Duet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02475v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 20:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 17:35:45.991969
• Title: Modeling Cross-Cultural Pragmatic Inference with Codenames Duet
• Title（参考訳）: コードネームデュエットを用いた言語間プラグマティック推論のモデル化
• Authors: Omar Shaikh, Caleb Ziems, William Held, Aryan J. Pariani, Fred Morstatter, Diyi Yang
• Abstract要約: 本稿では、簡単な言葉参照ゲームにおいて、社会文化的実践的推論を運用する文化規範データセットについて紹介する。 私たちのデータセットは794のゲームと7,703のターンで構成されており、153のユニークなプレイヤーに分散しています。 実験の結果,背景特性を考慮に入れることで,手掛かりの付与や推測に関連するタスクのモデル性能が大幅に向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.52354928048333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pragmatic reference enables efficient interpersonal communication. Prior work uses simple reference games to test models of pragmatic reasoning, often with unidentified speakers and listeners. In practice, however, speakers' sociocultural background shapes their pragmatic assumptions. For example, readers of this paper assume NLP refers to "Natural Language Processing," and not "Neuro-linguistic Programming." This work introduces the Cultural Codes dataset, which operationalizes sociocultural pragmatic inference in a simple word reference game. Cultural Codes is based on the multi-turn collaborative two-player game, Codenames Duet. Our dataset consists of 794 games with 7,703 turns, distributed across 153 unique players. Alongside gameplay, we collect information about players' personalities, values, and demographics. Utilizing theories of communication and pragmatics, we predict each player's actions via joint modeling of their sociocultural priors and the game context. Our experiments show that accounting for background characteristics significantly improves model performance for tasks related to both clue giving and guessing, indicating that sociocultural priors play a vital role in gameplay decisions.
• Abstract（参考訳）: 実用的な参照は効率的な対人コミュニケーションを可能にする。 それまでの作業では、単純なリファレンスゲームを使用して実用的推論のモデルをテストする。 しかし、実際には、話者の社会文化的背景は実践的な仮定を形作る。 例えば、NLPの読者は、NLPが"Neuro-Luistic Programming"ではなく、"Natural Language Processing"であると考えている。 本研究は,簡単な単語参照ゲームにおいて,社会文化的実践的推論を運用する文化規範データセットを紹介する。 cultural codesはマルチターンのコラボレーティブな2人プレイゲームcodenames duetに基づいている。 我々のデータセットは794のゲームと7,703のターンで構成され、153のユニークなプレイヤーに分散している。 ゲームプレイと並行して、プレイヤーの個性、価値、人口統計に関する情報を収集する。 コミュニケーション理論と実践理論を用いて,社会文化的先行とゲームコンテキストの協調モデルを用いて,各プレイヤーの行動を予測する。 実験の結果,背景特性の計算は手がかり付与と推測の両方に関わるタスクのモデル性能を著しく向上させ,社会文化的優先がゲームプレイ決定において重要な役割を果たすことが示された。

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