Situated Natural Language Explanations

要約

自然言語は、人間に意思決定を説明するための最もアクセスしやすいツールの 1 つであり、大規模な事前トレーニング済み言語モデル (PLM) は、一貫した自然言語説明 (NLE) を生成する優れた能力を実証しています。
既存の NLE 研究の視点は、聴衆を考慮していません。
NLE はテキストの品質が高くなりますが、視聴者のニーズや好みに対応できない可能性があります。
この制限に対処するために、代替パースペクティブである \textit{sowned} NLE を提案します。
評価面では、自動評価スコアを設定します。
これらのスコアは、NLE の特性を語彙的、意味論的、および語用論的なカテゴリーで記述します。
生成側では、3 つのプロンプト エンジニアリング手法を特定し、状況に対するそれらの適用性を評価します。
状況に応じた NLE は視点を提供し、説明の生成と評価に関するさらなる研究を促進します。

要約(オリジナル)

Natural language is among the most accessible tools for explaining decisions to humans, and large pretrained language models (PLMs) have demonstrated impressive abilities to generate coherent natural language explanations (NLE). The existing NLE research perspectives do not take the audience into account. An NLE can have high textual quality, but it might not accommodate audiences’ needs and preference. To address this limitation, we propose an alternative perspective, \textit{situated} NLE. On the evaluation side, we set up automated evaluation scores. These scores describe the properties of NLEs in lexical, semantic, and pragmatic categories. On the generation side, we identify three prompt engineering techniques and assess their applicability on the situations. Situated NLE provides a perspective and facilitates further research on the generation and evaluation of explanations.

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