非合作对话建模:理论与实证洞察
计算与语言
2022-07-18 v1 机器学习
摘要
研究对话语用学的关键在于考察对话者的合作性。仅假设合作主体的对话模型无法解释策略性对话的动态过程。因此,我们研究主体在完成一项并发视觉对话任务时识别非合作对话者的能力。在这一新颖设定下,我们研究为实现该多任务目标而采用的沟通策略的最优性。我们利用学习理论工具建立识别非合作对话者的理论模型,并应用该理论分析不同的沟通策略。我们还引入了De Vries等人(2017)提出的GuessWhat?!数据集中关于图像的非合作对话语料库。我们在此背景下使用强化学习实现多种沟通策略,并发现实证结果验证了我们的理论。
引用
@article{arxiv.2207.07255,
title = {Modeling Non-Cooperative Dialogue: Theoretical and Empirical Insights},
author = {Anthony Sicilia and Tristan Maidment and Pat Healy and Malihe Alikhani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07255},
year = {2022}
}