論文の概要: Concept-Best-Matching: Evaluating Compositionality in Emergent Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14705v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 12:47:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:23:33.620001
- Title: Concept-Best-Matching: Evaluating Compositionality in Emergent Communication
- Title（参考訳）: 概念ベストマッチング:創発的コミュニケーションにおける構成性の評価
- Authors: Boaz Carmeli, Yonatan Belinkov, Ron Meir,
- Abstract要約: 本稿では,出現語と自然言語概念のベストマッチを見出すことにより,創発的コミュニケーションの合成性を評価する手法を提案する。
我々の知る限りでは、創発語と人間の概念の直接的かつ解釈可能なマッピングが提供されるのは初めてである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.995111025271086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial agents that learn to communicate in order to accomplish a given task acquire communication protocols that are typically opaque to a human. A large body of work has attempted to evaluate the emergent communication via various evaluation measures, with \emph{compositionality} featuring as a prominent desired trait. However, current evaluation procedures do not directly expose the compositionality of the emergent communication. We propose a procedure to assess the compositionality of emergent communication by finding the best-match between emerged words and natural language concepts. The best-match algorithm provides both a global score and a translation-map from emergent words to natural language concepts. To the best of our knowledge, it is the first time that such direct and interpretable mapping between emergent words and human concepts is provided.
- Abstract（参考訳）: 与えられたタスクを達成するためにコミュニケーションを学ぶ人工エージェントは、通常人間に不透明な通信プロトコルを取得する。
多くの研究が様々な評価手段を通じて創発的コミュニケーションを評価しようと試みており、顕著な望ましい特徴として「emph{compositionality"」が挙げられている。
しかし、現在の評価手順は、創発的コミュニケーションの構成性を直接公開しない。
本稿では,出現語と自然言語概念のベストマッチを見出すことにより,創発的コミュニケーションの合成性を評価する手法を提案する。
ベストマッチアルゴリズムは、創発語から自然言語の概念へのグローバルスコアと翻訳マップの両方を提供する。
我々の知る限りでは、創発語と人間の概念の直接的かつ解釈可能なマッピングが提供されるのは初めてである。
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