Pragmatics in Language Grounding: Phenomena, Tasks, and Modeling Approaches

要約

人々は文脈に大きく依存して、文字通りに語られた内容を超えた意味を豊かにし、簡潔でありながら効果的なコミュニケーションを可能にします。
人々とうまく自然に対話するには、ユーザー向けの人工知能システムにも同様の語用論のスキルが必要です。つまり、共通の言語目標や慣習から、視覚的および具現化された世界に至るまで、さまざまな種類のコンテキストに依存して言語を効果的に使用する必要があります。
私たちは、既存の根拠のある設定と実用的なモデリングアプローチを調査し、各作業におけるタスクの目標、環境コンテキスト、コミュニケーションアフォーダンスがどのように言語的意味を豊かにするかを分析します。
私たちは、実用的な現象を自然に引き出すための将来の根拠のあるタスク設計に関する推奨事項を提示し、より広範囲のコミュニケーションの文脈とアフォーダンスに焦点を当てた方向性を提案します。

要約(オリジナル)

People rely heavily on context to enrich meaning beyond what is literally said, enabling concise but effective communication. To interact successfully and naturally with people, user-facing artificial intelligence systems will require similar skills in pragmatics: relying on various types of context — from shared linguistic goals and conventions, to the visual and embodied world — to use language effectively. We survey existing grounded settings and pragmatic modeling approaches and analyze how the task goals, environmental contexts, and communicative affordances in each work enrich linguistic meaning. We present recommendations for future grounded task design to naturally elicit pragmatic phenomena, and suggest directions that focus on a broader range of communicative contexts and affordances.

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