論文の概要: Beyond Local Surprise: Grounded Dialogue as Selective Belief Revision under Referential Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26035v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 17:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.962308
• Title: Beyond Local Surprise: Grounded Dialogue as Selective Belief Revision under Referential Uncertainty
• Title（参考訳）: ローカルサプライズを超えて--参照不確実性による選択的信念修正としての接地的対話
• Abstract要約: 対話における意思決定をターンバイターンで保存/修正するための,データ駆動型フレームワークを提案する。 まず,局所的な発散のみに基づいて更新を行うミスマッチ型ポリシーは,ミスマッチに強く反応するが,グラウンド化と解離が抑制され,検索が低下する。 第二に、不確実性に敏感なポリシーは、蓄積された証拠でミスマッチベースの更新を拡張し、強い検索性能を維持しながら一貫性のある理解を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.914720114964457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When a speaker refers to a scene that the listener cannot directly see, the listener must decide whether to preserve its current understanding or revise it as new utterances arrive. Many language systems treat local mismatch as a cue for updating: divergence from the current understanding encourages adjustment. Yet conversational understanding may be more conservative, interpreting mismatching evidence relative to prior understanding rather than immediately revising it. We introduce a controlled, data-driven framework for turn-by-turn preserve/revise decisions in dialogue, where competing revision policies are learned under otherwise identical conditions. We compare four theory-driven revision strategies, each reflecting a different assumption about when listeners should preserve or revise. Two findings stand out. First, a mismatch-driven policy that updates solely based on local divergence reacts strongly to mismatch but destabilizes grounding and degrades retrieval. Second, an uncertainty-sensitive policy extends mismatch-based updating with accumulated evidence, preserving coherent understanding while maintaining strong retrieval performance. Surprisingly, coherent understanding emerges from a counterintuitive pattern: local mismatch promotes preservation, whereas accumulated uncertainty promotes revision, suggesting that listeners maintain prior understanding despite local mismatch and revise only when uncertainty sufficiently accumulates. This pattern is consistent with conceptual pact theory.
• Abstract（参考訳）: 話者が、聴取者が直接見ることができない場面を参照する場合、聴取者は、その現在の理解を維持するか、あるいは新しい発話が到着した時に修正するかを判断しなければならない。 多くの言語システムは、局所的なミスマッチを更新のキューとして扱う。 しかし、会話の理解はより保守的であり、すぐに修正するのではなく、事前の理解に対する誤った証拠を解釈する。 本稿では,異なる条件下で競合するリビジョンポリシーが学習される対話における意思決定をターンバイターンで保存・更新するための,制御されたデータ駆動型フレームワークを提案する。 筆者らは4つの理論主導の改訂戦略を比較し、それぞれが聴取者がいつ保存するか、または改訂すべきかについて異なる仮定を反映している。 2つの発見がある。 第一に、局所的な分岐のみに基づいて更新するミスマッチ駆動のポリシーは、ミスマッチに強く反応するが、グラウンドを不安定にし、検索を劣化させる。 第二に、不確実性に敏感なポリシーは、蓄積された証拠でミスマッチベースの更新を拡張し、強い検索性能を維持しながら一貫性のある理解を維持する。 局所的ミスマッチは保存を促進するが、蓄積された不確実性は再考を促進するため、局所的ミスマッチにもかかわらずリスナーは事前理解を維持し、不確実性が十分に蓄積された場合にのみ修正する。 このパターンは概念的パクト理論と一致している。

関連論文リスト

• Using Semantic Uncertainty to Estimate Transition Relevance in Turn-taking [0.675253870287079]
  ターンテイクは、インターロケータが話し、聞くときに支配する基本的なメカニズムである。 本研究では,意味的制約が非記述的相互作用において知覚されるターンテイクの機会を通知するかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-10T00:41:23Z)
• Why2Speak: Faithful Reasoning for Abstaining Action Policies [0.19336815376402716]
  我々は,直接的な意思決定方針,推論方針,教師付き微調整,強化学習を比較した。 最強の直接政策はより高い品質を達成するが、検査する理由を示さない。 監視された微調整は、推論を抑えるか、意思決定の質を向上させることなく維持する一方、強化学習は推論ポリシーを改善するのに失敗する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-21T02:00:21Z)
• Inference-Time Steering for Cross-Lingual Factual Consistency in LLMs [51.56484100374058]
  大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい多言語流布を示すが、その内部知識表現はハイリソース言語に対して不均等に偏っている。 我々は,これらのバイアスを推論時に緩和できるかどうかを考察し,対象言語でクエリされたかのように,英語の確率モデルに答えるように強制する。 Gemma 3 12Bの実験では、最も強い全体的な介入、効率性のバランス、安全性、ドメイン外の一般化を促すペルソナが明らかにされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-21T16:15:05Z)
• StateFuse: Deterministic Conflict-Preserving Memory for Multi-Agent Systems [6.160059055899747]
  StateFuseは、標準のOpsSet/CRDTマージ上に構築された、コンフリクト対応の複製メモリコントラクトである。 整合型リゾルバと検証ポリシの下で, フラットなマルチ値, 生ログ, プロファイランススタイル, 崩壊ベースラインに対してStateFuseを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-07T05:06:33Z)
• Change My View? The Dynamics of Persuasion and Polarization in Online Discourse [6.390103958990699]
  我々は、Redditのr/ChangeMyViewに関する議論のコーパスを分析するために、大きな言語モデルを使用します。 有効な公開推論は、明らかなコンテンツと同じくらい、リレーショナルフレーミングに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T18:40:51Z)
• Empathy as Predictive Misalignment Tolerance: A Co-Regulation Framework and the Regime Structure of Dialogue Repair [0.0]
  これは、予測、発散、修復を通じて理解が時間とともに展開される、拡張対話の間違ったターゲットである、と我々は主張する。 私たちはこれを解釈エラー寛容(Interpretive Error Tolerance, IET)と呼びます。 我々は、IETを通してこの構造を解釈し、拡張相互作用における共感は、ばらつきを排除するのではなく、そのダイナミクスを制御していることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-05T19:29:04Z)
• FRESCO: Benchmarking and Optimizing Re-rankers for Evolving Semantic Conflict in Retrieval-Augmented Generation [73.22935457705057]
  時間的動的文脈における再ランカ評価のためのベンチマークであるFRESCOを紹介する。 レクエンシ検索クエリと過去のウィキペディアのリビジョンを組み合わせることで、FRESCOは、セマンティックな関連性を維持しながら、リランカが事実として最新の証拠を優先順位付けできるかどうかをテストする。 我々の評価では、既存の再ランカ間で一貫した障害モードが明らかになっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-14T17:04:25Z)
• When Contextual Inference Fails: Cancelability in Interactive Instruction Following [51.2195840589474]
  私たちは、コンテキスト意味構築のためのインタラクティブなベンチマークであるBuild What I Meanを紹介します。 BWIMでは、モデルは文脈推論を行うか、小さな通信コストで明確化を要求することによって曖昧さを解決しなければならない。 我々は,不確実性の下でのパートナーブラインド過度明確化や質問逆推定などの準最適戦略を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-20T14:46:59Z)
• CORE: Context-Robust Remasking for Diffusion Language Models [51.59514489363897]
  我々は、推論時リビジョンのためのトレーニング不要フレームワークであるContext-Robust Remasking (CORE)を提案する。 静的トークンの確率を信頼するのではなく、COREは、ターゲットとなるマスク付きコンテキストの摂動に対する感受性を示すことによって、コンテキスト不安定なトークンを識別する。 LLaDA-8B-Baseでは、COREは推論とコードベンチマークの間で一貫した改善を行い、計算に適合したベースラインを上回り、MBPPを最大9.2%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T00:12:30Z)
• Critical or Compliant? The Double-Edged Sword of Reasoning in Chain-of-Thought Explanations [60.27156500679296]
  系統的な推論連鎖の摂動とデリバリートーンの操作による道徳シナリオにおけるCoT(Chain-of-Thought)の説明の役割について検討した。 1) 利用者は, 根拠に欠陥がある場合でも, 信頼感を保ち, 結果合意を信頼する傾向がみられた。 これらの結果は、CoTの説明が同時に明確化と誤解を招き、視覚的信頼よりも精査と批判的思考を奨励する説明を提供するNLPシステムの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-15T02:38:49Z)
• A New Bandit Setting Balancing Information from State Evolution and Corrupted Context [52.67844649650687]
  本稿では,2つの確立されたオンライン学習問題と包括的フィードバックを組み合わせた,逐次的意思決定方式を提案する。 任意の瞬間にプレーする最適なアクションは、エージェントによって直接観察できない基礎となる変化状態に付随する。 本稿では,レフェリーを用いて,コンテキストブレイジットとマルチアームブレイジットのポリシーを動的に組み合わせるアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-16T14:35:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。