语言涌现的内外压力：最小努力、对象恒常与频率
计算与语言
2020-10-14 v3 人工智能
摘要
在先前工作中，人工智能体在指称游戏中达到了近乎完美的准确率，它们必须通过通信来识别图像。然而，由此产生的通信协议很少展现自然语言的显著特征，例如组合性。本文中，我们提出一些对通信的现实压力来源以避免这一结果。更具体地，我们通过一个辅助目标形式化了最小努力原则。此外，我们探索了若干受对象恒常原则启发的游戏变体，在其中改变图像中对象的频率、位置和亮度。我们通过组合性度量、诊断分类器和零样本评估，广泛分析了它们的影响。我们的发现表明，所提出的压力来源导致了涌现语言具有更少的冗余、更多聚焦于高层概念信息，以及更好的泛化能力。总体而言，我们的贡献缩小了涌现语言与自然语言之间的差距。
引用
@article{arxiv.2004.03868,
title = {Internal and external pressures on language emergence: least effort, object constancy and frequency},
author = {Diana Rodríguez Luna and Edoardo Maria Ponti and Dieuwke Hupkes and Elia Bruni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.03868},
year = {2020}
}
备注
Accepted for EMNLP-findings