Discourse over Discourse: The Need for an Expanded Pragmatic Focus in Conversational AI

要約

タイトル：会話AIにおける拡張された実用的フォーカスの必要性

要約：
– 会話の要約、つまり会話自体に関する議論は、現代の会話AIの要約やその他のアプリケーションに対する普遍的な制限として実用的な考慮を高めます。
– 意味論と構文論の両方で印象的な進歩を基に、実用論は実際的な意味での意味に関係しています。
– 本論文では、関連する理論的な研究に基づき、会話の要約やその他の会話AIアプリケーションのいくつかの課題について議論します。
– 我々は、「スターセンテンス」と呼ばれる、構文的に許容される命題であって、会話やその要約において実用的に不適切なものを例示し、実用論の重要性を説明します。
– AIの品質のベースラインが人間の行動と区別できないものであるため、我々は心理言語学文献に heavily 依存し、私たちのクレームを「チューリングテストトリガー」（TTTs）と呼びます。
– 会話の要約方法や音声アシスタント、チャットボットなどの会話AIアプリケーションの設計や評価に対する示唆について議論します。

要約(オリジナル)

The summarization of conversation, that is, discourse over discourse, elevates pragmatic considerations as a pervasive limitation of both summarization and other applications of contemporary conversational AI. Building on impressive progress in both semantics and syntax, pragmatics concerns meaning in the practical sense. In this paper, we discuss several challenges in both summarization of conversations and other conversational AI applications, drawing on relevant theoretical work. We illustrate the importance of pragmatics with so-called star sentences, syntactically acceptable propositions that are pragmatically inappropriate in conversation or its summary. Because the baseline for quality of AI is indistinguishability from human behavior, we draw heavily on the psycho-linguistics literature, and label our complaints as ‘Turing Test Triggers’ (TTTs). We discuss implications for the design and evaluation of conversation summarization methods and conversational AI applications like voice assistants and chatbots

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