[论文解读] Eliminating deceptions and mistaken belief to infer conversational implicature

Mark Lee, Yorick Wilks|arXiv (Cornell University)|Jun 5, 1998

Multi-Agent Systems and Negotiation参考文献 9被引用 10

一句话总结

本文提出了一种计算框架，通过建模说话者的心理状态——特别是其信念和意图——来区分会话隐含意义、欺骗和错误信念。通过在ViewGen架构中使用信念标注系统，该方法使听者能够通过排除欺骗性或错误的解释来推断出正确的隐含意义，在医疗咨询领域中表现出有效性。

ABSTRACT

Conversational implicatures are usually described as being licensed by the disobeying or flouting of some principle by the speaker in cooperative dialogue. However, such work has failed to distinguish cases of the speaker flouting such a principle from cases where the speaker is either deceptive or holds a mistaken belief. In this paper, we demonstrate how the three different cases can be distinguished in terms of the beliefs ascribed to the speaker of the utterance. We argue that in the act of distinguishing the speaker's intention and ascribing such beliefs, the intended inference can be made by the hearer. This theory is implemented in ViewGen, a pre-existing belief modelling system used in a medical counselling domain.

研究动机与目标

• 为了解决会话隐含意义解释中的模糊性，这些隐含意义常常与欺骗或错误信念混淆。
• 开发一种方法，以区分说话者的意图——具体而言，判断说话者是违反会话原则、在欺骗，还是持有错误信念。
• 通过信念归属建模说话者的心理状态，实现对会话隐含意义的准确推断。
• 在现实世界领域（特别是医疗咨询）中实现并验证该方法，其中准确解释至关重要。
• 为对话系统中的意图区分提供一种正式机制，提升自然语言理解的鲁棒性。

提出的方法

• 利用信念建模系统（ViewGen）来表示和推理说话者的心理状态，包括信念和意图。
• 应用形式化标准，将话语分类为三类：违反会话原则（隐含意义）、欺骗或错误信念。
• 采用分层信念结构来表示说话者的知识状态，区分其所相信的内容、其意图以及其错误的内容。
• 整合上下文感知推理，以评估对会话规范的偏离是否源于策略性隐含意义，还是源于错误信息。
• 利用医疗咨询领域的领域特定知识来支撑信念状态，并在真实对话场景中验证模型的准确性。
• 应用逻辑推理以排除不合理的解释（欺骗或错误信念），仅保留最连贯的意图隐含意义作为最终解释。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何可靠地区分会话隐含意义与说话者欺骗或持有错误信念的情况？
• RQ2 需要何种计算机制，才能充分建模说话者的心理状态，以区分这三种情况？
• RQ3 信念标注系统是否能有效支持在现实对话领域中推断会话隐含意义？
• RQ4 上下文在解决说话者行为中违反、欺骗与错误之间模糊性方面发挥什么作用？
• RQ5 系统如何在给定话语和上下文的前提下，判断哪种解释——隐含意义、欺骗或错误信念——最为连贯？

主要发现

• 该框架通过分析说话者被赋予的信念和意图，成功区分了会话隐含意义、欺骗和错误信念。
• ViewGen系统通过排除欺骗和错误信念的解释，在医疗咨询对话中成功推断出隐含意义。
• 该方法表明，信念建模显著提升了在上下文丰富的真实对话中对隐含意义推断的准确性。
• 该系统的性能已在可能因误解导致严重后果的领域中得到验证，证实了该方法的实际效用。
• 结果表明，区分心理状态对于稳健的会话推理至关重要，尤其是在医疗等高风险应用中。