論文の概要: $(RSA)^2$: A Rhetorical-Strategy-Aware Rational Speech Act Framework for Figurative Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09301v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 23:35:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.156362
• Title: $(RSA)^2$: A Rhetorical-Strategy-Aware Rational Speech Act Framework for Figurative Language Understanding
• Title（参考訳）: $(RSA)^2$:フィギュラティブ言語理解のための修辞的戦略を考慮した合理的音声行為フレームワーク
• Authors: Cesare Spinoso-Di Piano, David Austin, Pablo Piantanida, Jackie Chi Kit Cheung,
• Abstract要約: 具体的言語(例えば、皮肉、ハイパボラ、控えめさ)は、人間のコミュニケーションにおいてユビキタスである。 本稿では、話者の活用した修辞戦略を考慮して、図形言語の使用をモデル化するRhetorical-Strategy-Aware RSA $(RSA)2$フレームワークを紹介する。 我々は,話者が非リテラルであるという動機をモデル化することなく,非リテラル発話の人間互換な解釈を可能にすることを,(RSA)2$で示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.662221712090506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Figurative language (e.g., irony, hyperbole, understatement) is ubiquitous in human communication, resulting in utterances where the literal and the intended meanings do not match. The Rational Speech Act (RSA) framework, which explicitly models speaker intentions, is the most widespread theory of probabilistic pragmatics, but existing implementations are either unable to account for figurative expressions or require modeling the implicit motivations for using figurative language (e.g., to express joy or annoyance) in a setting-specific way. In this paper, we introduce the Rhetorical-Strategy-Aware RSA $(RSA)^2$ framework which models figurative language use by considering a speaker's employed rhetorical strategy. We show that $(RSA)^2$ enables human-compatible interpretations of non-literal utterances without modeling a speaker's motivations for being non-literal. Combined with LLMs, it achieves state-of-the-art performance on the ironic split of PragMega+, a new irony interpretation dataset introduced in this study.
• Abstract（参考訳）: 具体的言語(例えば、皮肉、誇張、控えめさ)は、人間のコミュニケーションにおいてユビキタスであり、リテラルと意図する意味が一致しない発話をもたらす。 話者意図を明示的にモデル化するRational Speech Act(RSA)フレームワークは、確率的プラグマティクス(probabilistic pragmatics)の最も広範な理論であるが、既存の実装では、具体的表現を考慮できないか、あるいは、具体的言語(例えば、喜びや不快感を表現するために)を使用するための暗黙的なモチベーションをモデル化する必要がある。 本稿では、話者の活用した修辞戦略を考慮して、図形言語の使用をモデル化するRhetorical-Strategy-Aware RSA $(RSA)^2$フレームワークを紹介する。 我々は,話者が非リテラルであるという動機をモデル化することなく,非リテラル発話の人間互換解釈を可能にすることを,(RSA)^2$で示している。 LLMと組み合わせることで,本研究で導入された新たな皮肉解釈データセットであるPragMega+のアイソニックスプリットにおける最先端性能を実現する。

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