“妈妈总有办法把事情讲得我能懂”：用于学习构建解释的对话语料库
计算与语言
2022-09-07 v1
摘要
随着 AI 在日常生活中日益普及，人类对其行为与决策的理解需求不断增长。多数可解释 AI 研究建立在一个前提之上，即存在唯一理想的解释可供发现。然而事实上，日常解释是由解释者（explainer）与特定的被解释者（explainee）之间的对话共同建构的。本文引入首个对话式解释语料库，以支持关于人类如何解释以及 AI 如何学习模仿该过程的 NLP 研究。该语料库包含来自 Wired 视频系列 \emph{5 Levels} 的 65 段转写英文对话，向五位不同熟练度的被解释者解释 13 个主题。全部 1550 个对话轮次均由五位独立专业人员手动标注所讨论主题、对话行为及所执行的解释举动。我们分析了解释者与被解释者的语言模式，并探究了跨熟练度水平的差异。基于 BERT 的基线结果表明序列信息有助于有效预测主题、行为与举动。
引用
@article{arxiv.2209.02508,
title = {"Mama Always Had a Way of Explaining Things So I Could Understand'': A Dialogue Corpus for Learning to Construct Explanations},
author = {Henning Wachsmuth and Milad Alshomary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02508},
year = {2022}
}