論文の概要: Views Are My Own, But Also Yours: Benchmarking Theory of Mind using Common Ground

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02451v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 20:07:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:11:27.636731
• Title: Views Are My Own, But Also Yours: Benchmarking Theory of Mind using Common Ground
• Title（参考訳）: ビューは私自身のものだが、あなたも - common groundを使ったベンチマークマインド理論
• Authors: Adil Soubki, John Murzaku, Arash Yousefi Jordehi, Peter Zeng, Magdalena Markowska, Seyed Abolghasem Mirroshandel, Owen Rambow
• Abstract要約: 自然発生音声対話に基づく最初のToMデータセットであるCommon-ToMを紹介する。 信念の単純で明示的な表現を統合することで,Common-ToM上でのLM性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.164816988962948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating the theory of mind (ToM) capabilities of language models (LMs) has recently received much attention. However, many existing benchmarks rely on synthetic data which risks misaligning the resulting experiments with human behavior. We introduce the first ToM dataset based on naturally occurring spoken dialogs, Common-ToM, and show that LMs struggle to demonstrate ToM. We then show that integrating a simple, explicit representation of beliefs improves LM performance on Common-ToM.
• Abstract（参考訳）: 近年,言語モデル(LM)の心の理論(ToM)能力の評価が注目されている。 しかし、既存のベンチマークの多くは人工的なデータに依存しており、その結果の実験と人間の行動を誤るリスクがある。 自然発生音声対話に基づく最初のToMデータセットであるCommon-ToMを紹介し,LMがToMの実証に苦慮していることを示す。 次に,信念の単純で明示的な表現を統合することで,Common-ToM上でのLM性能が向上することを示す。

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