采取行动以实现优雅交互：执行动作对指令澄清请求策略建模的影响

澄清请求是一种有助于解决指令遵循交互中因歧义或欠明确等导致的沟通问题的机制。尽管其重要性不言而喻，但即使是熟练的模型也难以生成或解释此类修复行为。在这项工作中，我们测试了三个关于将动作执行作为辅助任务对指令澄清请求（iCR）策略建模影响的假设。与最初的预期相反，我们得出结论，其对学习 iCR 策略的贡献有限，但仍可从预测不确定性中提取一些信息。我们提供了进一步的证据，表明即使是动机良好的、基于 Transformer 的模型也无法学习到关于何时提出指令澄清请求（iCR）的良好策略，而确定询问内容的任务则可以更成功地建模。考虑到这些发现的影响，我们进一步讨论了数据驱动范式在学习元沟通行为方面的不足。