It Couldn’t Help But Overhear: On the Limits of Modelling Meta-Communicative Grounding Acts with Supervised Learning

要約

理解は制作者と受信者が共同で調整するものであるため、会話への積極的な参加が共通点を築く鍵となります。
傍聴者はグラウンディング行為を行う特権を奪われ、意図された意味について推測することしかできません。
それでも、NLP 対話モデルのデータ生成と注釈、モデリング、トレーニング、評価は、傍聴パラダイムに依存しています。
これにより、基礎となる接地プロセスのどれだけが失われるのでしょうか?
私たちが示すように、データ駆動型学習モデルを使用して人間のメタコミュニケーション行為を適切にモデル化することは不可能であることを示す証拠があります。
この論文では、この問題について議論し、説明を求める人間の決定の変動性に関する予備的な分析を提供します。
最も重要なことは、私たちはこのトピックをコミュニティのテーブルに戻し、「聞く」ことだけを目的としたモデルを設計した場合の結果についての議論を促進したいと考えています。

要約(オリジナル)

Active participation in a conversation is key to building common ground, since understanding is jointly tailored by producers and recipients. Overhearers are deprived of the privilege of performing grounding acts and can only conjecture about intended meanings. Still, data generation and annotation, modelling, training and evaluation of NLP dialogue models place reliance on the overhearing paradigm. How much of the underlying grounding processes are thereby forfeited? As we show, there is evidence pointing to the impossibility of properly modelling human meta-communicative acts with data-driven learning models. In this paper, we discuss this issue and provide a preliminary analysis on the variability of human decisions for requesting clarification. Most importantly, we wish to bring this topic back to the community’s table, encouraging discussion on the consequences of having models designed to only ‘listen in’.

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