Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
論文紹介/Expectations over Unspoken Alternatives Pr...
Search
Masato Mita
August 20, 2024
Research
1
310
論文紹介/Expectations over Unspoken Alternatives Predict Pragmatic Inferences
Masato Mita
August 20, 2024
Tweet
Share
More Decks by Masato Mita
See All by Masato Mita
国際会議ACL2024参加報告
chemical_tree
1
400
広告文生成タスクの規定とベンチマーク構築(NLP2023)
chemical_tree
0
490
論述リビジョンのためのメタ評価基盤
chemical_tree
0
350
ライティング支援のための文法誤り訂正
chemical_tree
2
1.8k
Other Decks in Research
See All in Research
データサイエンティストをめぐる環境の違い 2024年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
950
研究の進め方 ランダムネスとの付き合い方について
joisino
PRO
58
23k
書き手はどこを訪れたか? - 言語モデルで訪問行動を読み取る -
hiroki13
0
110
20241115都市交通決起集会 趣旨説明・熊本事例紹介
trafficbrain
0
880
[輪講] Transformer Layers as Painters
nk35jk
4
580
Weekly AI Agents News! 11月号 論文のアーカイブ
masatoto
0
270
EBPMにおける生成AI活用について
daimoriwaki
0
250
ナレッジプロデューサーとしてのミドルマネージャー支援 - MIMIGURI「知識創造室」の事例の考察 -
chiemitaki
0
160
LiDARとカメラのセンサーフュージョンによる点群からのノイズ除去
kentaitakura
0
240
ソフトウェア研究における脅威モデリング
laysakura
0
1.3k
Global Evidence Summit (GES) 参加報告
daimoriwaki
0
220
打率7割を実現する、プロダクトディスカバリーの7つの極意(pmconf2024)
geshi0820
0
210
Featured
See All Featured
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
74
5.4k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
Facilitating Awesome Meetings
lara
51
6.2k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
50
11k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
127
18k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
182
22k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.5k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
19
3.1k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6.1k
Navigating Team Friction
lara
183
15k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
40k
Transcript
Expectations over Unspoken Alternatives Predict Pragmatic Inferences 1 2024-08-26, 第16回最先端NLP勉強会
Jennifer Hu, Roger Levy, Judith Degen, Sebastian Schuster (TACL 2023) 読み手: 三田雅人(CyberAgent)
スカラー推論( Scalar Inference;SI) • 話し手が言わなかった「暗黙の代替案」に関する語用論的推論 2 “Some of the students
passed the exam” 学生の全員は試験に合格していないんだな
グライスの発話含意理論 (論文に書いていない補足) • 語用論的推論は, 話し手と聞き手が協調性原理(coorporation principle)に則って会話するも のであるという仮定(格率に従う=協調性原理に従う) • この仮定を保つために, しばしば言語表現が意味すること以上のことを
, 聞き手が理解する必 要がある 3 [須藤’17]より 新グライス主義的SIの分析の例
SI率はスケール内( Within-scale)で変動する 4 Within-scale From [Degan’15]
SI率はスケール横断( Cross-scale)でも変動する 5 Within-scale Cross-scale From [Degan’15] From [van Tiel+’16]
問い 6 1. SIのスケール内/横断におけるばらつきの要因は何? e.g.) “The movie was good” →
The movie was not amazing. or The movie was not very good. 2. 聞き手は代替案に対して, 言語形式 or 概念レベルで推論するのか?
まとめ • 目的 ◦ 人間のスカラー推論(SI)に関する定量的・統一的な説明 の提供 • 方法論 ◦ 代替案に対する期待値ベースの説明
による形式化 ◦ 言語モデルに基づく文字列/概念ベースの説明モデルを提案し, どのく らい人間のSIを説明できるか調査 • 知見 ◦ SI率のばらつきは代替案に対する期待値によって捉えられる ◦ 人間のSIは表層レベルよりも概念レベルで行われる 7
期待値に基づく SIの説明 SIは文脈駆動な期待値に基づく代替案の可用性に依存する [Degan&Tanehas, 2015] 8 仮説 “Some of the
students passed the exam”
期待値に基づく SIの説明 SIは文脈駆動な期待値に基づく代替案の可用性に依存する [Degan&Tanehas, 2015] 9 仮説 “Some of the
students passed the exam”
期待値に基づく SIの説明 SIは文脈駆動な期待値に基づく代替案の可用性に依存する [Degan&Tanehas, 2015] 10 仮説 “Some of the
students passed the exam” Not all students passed the exam 話者が強い意味を伝えるために [STRONG]と言った可能性が高いのであれば, [WEAK]と発話する話者の選択は[STRONG]と言う根拠がなかったことを示唆 ➔ SIが生じる可能性が高くなるはず
代替案に対する「期待値」の測り方 11 • “X, but not Y” という構造における確率を測定することにより , スカラー関係に関する期待値を推定
• 言語モデルを使って人間の予測分布を近似する [CONTEXT] [WEAK], but not [STRONG], [CONTEXT]
代替案に対する「期待値」の測り方 12 • “X, but not Y” という構造における確率を測定することにより , スカラー関係に関する期待値を推定
• 言語モデルを使って人間の予測分布を近似する surprisalは意外性を測定するため , SI率と[STRONG]のsurprisalの間には負の関係 [CONTEXT] [WEAK], but not [STRONG], [CONTEXT]
代替案に対する「期待値」の測り方 13 • “X, but not Y” という構造における確率を測定することにより , スカラー関係に関する期待値を推定
• 言語モデルを使って人間の予測分布を近似する 文字列ベースのsurprisalは, その根底にある概念 の予測可能性を捉えられないかも? [CONTEXT] [WEAK], but not [STRONG], [CONTEXT]
代替案に対する「期待値」の測り方 14 • “X, but not Y” という構造における確率を測定することにより , スカラー関係に関する期待値を推定
• 言語モデルを使って人間の予測分布を近似する [CONTEXT] [WEAK], but not [STRONG], [CONTEXT] 概念的に類似した代替案で , surprisalが低いものが 多数ある場合, 仮に評価されたscalemateの surprisalが高くても, 加重平均は低くなる
Within-scale(<some, all> )のばらつきの説明 • Human SI strength ratings [Dagan, 2015]
◦ 1363 unique contexts for <some,all> scale • モデル: GPT-2 • 代替候補={every, few, half, much, many, most, all} 15 文の類似度を1-7で評価(数値が高いほど SIも高い)
Within-scale(<some, all> )のばらつきの説明 16
Cross-scaleのばらつきの説明 • Human SI strengths from 4 datasets [Ronai&Xiang’22, Pankarts&van
Tiel`21, Gotzner+’18, van Tiel+’16] ◦ 148 unique scale <WEAK,STRONG> • モデル: BERT • 代替候補:[WEAK]と同じ品詞を持つ単語(WordNet+NLTK + 頻度フィルター w/ OpenSubtitles[Lison&Tiedemann’16]) ◦ 形容詞1000語, 副詞960語, 動詞224語 17
Cross-scaleのばらつきの説明 18
まとめ • 目的 ◦ 人間のスカラー推論(SI)に関する定量的・統一的な説明 の提供 • 方法論 ◦ 代替案に対する期待値ベースの説明
による形式化 ◦ 言語モデルに基づく文字列/概念ベースの説明モデルを提案し, どのく らい人間のSIを説明できるか調査 • 知見 ◦ SI率のばらつきは代替案に対する期待値によって捉えられる ◦ 人間のSIは表層レベルよりも概念レベルで行われる 19