Analysing Cross-Speaker Convergence in Face-to-Face Dialogue through the Lens of Automatically Detected Shared Linguistic Constructions

要約

会話には、順番の管理から相互理解の交渉まで、対話参加者間でかなりの量の調整が必要です。
この調整作業の一部は、話者間での言語動作の再利用として表面化します。このプロセスは、しばしば調整と呼ばれます。
言語的整合性の存在は文献に詳しく記載されていますが、話者間での再利用パターンが新規指示対象のラベル付け規則の出現にどの程度影響するかなど、いくつかの疑問は未解決のままです。
この研究では、共有の見出し語化された構造（対話内で両方の話者が使用する共通の語彙コアを持つ表現）を自動的に検出する方法論を提案し、それを参加者が新しいオブジェクトを識別することを目的とする参照コミュニケーションコーパスに適用します。
確立されたラベルが存在します。
私たちの分析により、インタラクションにおける共有構造の使用パターンが明らかになり、その頻度や指示対象に使用されるさまざまな構造の量などの特徴が、社会的相互作用後に参加者が示すオブジェクトのラベリングの収束の程度と関連していることが明らかになりました。
より一般的には、本研究は、自動的に検出された共有構造が、対話における参照交渉のダイナミクスを調査するために有用なレベルの分析を提供することを示している。

要約(オリジナル)

Conversation requires a substantial amount of coordination between dialogue participants, from managing turn taking to negotiating mutual understanding. Part of this coordination effort surfaces as the reuse of linguistic behaviour across speakers, a process often referred to as alignment. While the presence of linguistic alignment is well documented in the literature, several questions remain open, including the extent to which patterns of reuse across speakers have an impact on the emergence of labelling conventions for novel referents. In this study, we put forward a methodology for automatically detecting shared lemmatised constructions — expressions with a common lexical core used by both speakers within a dialogue — and apply it to a referential communication corpus where participants aim to identify novel objects for which no established labels exist. Our analyses uncover the usage patterns of shared constructions in interaction and reveal that features such as their frequency and the amount of different constructions used for a referent are associated with the degree of object labelling convergence the participants exhibit after social interaction. More generally, the present study shows that automatically detected shared constructions offer a useful level of analysis to investigate the dynamics of reference negotiation in dialogue.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google