REFERENCES

参考にした規格と文献、いまの課題

参考にした規格と文献

AWAI における考えの働き・つながり・文脈の読み方は、以下の国際規格と、査読を経た論文にもとづいています。それぞれのページで、各文献をどう解釈して取り入れたかを説明しています。

国際規格

  • ISO 24617-2:2020. Language resource management — Semantic annotation framework (SemAF) — Part 2: Dialogue acts. www.iso.org/standard/76443.html訳題: 言語資源管理 — 意味注釈の枠組み (SemAF) — 第 2 部: 対話行為本文の確認は、起草者が公開している ISO/DIS 24617-2 (2019。2020 年 2 月の国際投票で承認された版) による: dit.uvt.nl参照しているページ: 働き / つながり
  • ISO 24617-8:2016. Language resource management — Semantic annotation framework (SemAF) — Part 8: Semantic relations in discourse, core annotation schema (DR-core). www.iso.org/standard/60780.html訳題: 言語資源管理 — 意味注釈の枠組み (SemAF) — 第 8 部: 談話における意味関係、中核注釈スキーマ (DR-core)参照しているページ: つながり

対話行為・談話関係

  • Bunt, H. (2006). Dimensions in Dialogue Act Annotation. Proceedings of LREC 2006, Genoa, pp. 919–924.訳題: 対話行為の注釈における次元参照しているページ: 働き
  • Bunt, H. (2009). The DIT++ taxonomy for functional dialogue markup. Proceedings of the AAMAS 2009 Workshop EDAML, Budapest, pp. 13–24.訳題: 機能的な対話マークアップのための DIT++ 分類体系参照しているページ: 働き
  • Petukhova, V. and Bunt, H. (2009). The independence of dimensions in multidimensional dialogue act annotation. Proceedings of NAACL-HLT 2009, Short Papers, pp. 197–200. aclanthology.org/N09-2050訳題: 多次元の対話行為注釈における次元の独立性参照しているページ: 働き
  • Bunt, H., Petukhova, V., Gilmartin, E., Pelachaud, C., Fang, A., Keizer, S. and Prévot, L. (2020). The ISO Standard for Dialogue Act Annotation, Second Edition. Proceedings of LREC 2020, pp. 549–558. aclanthology.org/2020.lrec-1.69訳題: 対話行為注釈の ISO 規格 第 2 版参照しているページ: 働き / つながり
  • Prasad, R. and Bunt, H. (2015). Semantic Relations in Discourse: The Current State of ISO 24617-8. Proceedings of the 11th Joint ACL-ISO Workshop on Interoperable Semantic Annotation (ISA-11), London. aclanthology.org/W15-0210訳題: 談話における意味関係 — ISO 24617-8 の現状参照しているページ: つながり

会話の共通基盤

  • Clark, H. H. and Brennan, S. E. (1991). Grounding in communication. In L. B. Resnick, J. M. Levine and S. D. Teasley (eds.), Perspectives on Socially Shared Cognition, pp. 127–149. American Psychological Association. doi.org/10.1037/10096-006訳題: コミュニケーションにおけるグラウンディング参照しているページ: 文脈
  • Stalnaker, R. (2002). Common ground. Linguistics and Philosophy, 25(5–6), 701–721. doi.org/10.1023/A:1020867916902訳題: 共通基盤参照しているページ: 文脈

記憶と認知

  • Cowan, N. (2001). The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity. Behavioral and Brain Sciences, 24(1), 87–114. doi.org/10.1017/S0140525X01003922訳題: 短期記憶のマジカルナンバー 4 — 心的な保持容量の再考参照しているページ: 文脈
  • Baddeley, A. (2000). The episodic buffer: a new component of working memory? Trends in Cognitive Sciences, 4(11), 417–423. doi.org/10.1016/S1364-6613(00)01538-2訳題: エピソード・バッファ — ワーキングメモリの新しい構成要素か参照しているページ: 文脈
  • Gilboa, A. and Marlatte, H. (2017). Neurobiology of Schemas and Schema-Mediated Memory. Trends in Cognitive Sciences, 21(8), 618–631. doi.org/10.1016/j.tics.2017.04.013訳題: スキーマとスキーマに媒介される記憶の神経生物学参照しているページ: 文脈
  • Bein, O. and Niv, Y. (2025). Schemas, reinforcement learning and the medial prefrontal cortex. Nature Reviews Neuroscience, 26, 141–157. doi.org/10.1038/s41583-024-00893-z訳題: スキーマ、強化学習、内側前頭前野参照しているページ: 文脈
  • Moscovitch, D. A., Moscovitch, M. and Sheldon, S. (2023). Neurocognitive Model of Schema-Congruent and -Incongruent Learning in Clinical Disorders: Application to Social Anxiety and Beyond. Perspectives on Psychological Science, 18(6), 1412–1435.訳題: 臨床的な障害におけるスキーマに合う学習・合わない学習の神経認知モデル — 社交不安への応用とその先参照しているページ: 文脈
  • Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C. and Qin, Y. (2004). An Integrated Theory of the Mind. Psychological Review, 111(4), 1036–1060. doi.org/10.1037/0033-295X.111.4.1036訳題: 心の統合理論参照しているページ: 文脈
  • Anderson, J. R. and Schooler, L. J. (1991). Reflections of the Environment in Memory. Psychological Science, 2(6), 396–408. doi.org/10.1111/j.1467-9280.1991.tb00174.x訳題: 記憶に映る環境参照しているページ: 文脈

密度にもとづく手法

  • Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. and Xu, X. (1996). A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of KDD-96, pp. 226–231.訳題: ノイズを含む大規模な空間データベースから、密度にもとづいて塊を見つけるアルゴリズム参照しているページ: 文脈
  • Campello, R. J. G. B., Moulavi, D. and Sander, J. (2013). Density-Based Clustering Based on Hierarchical Density Estimates. PAKDD 2013, LNCS 7819, pp. 160–172. doi.org/10.1007/978-3-642-37456-2_14訳題: 階層的な密度推定にもとづく、密度ベースの塊の抽出参照しているページ: 文脈

いまの課題

AWAI の読み取りには、2 つの前提があります。

ひとつは、「判定を担うのが LLM だということ」です。規格の定義を LLM に渡し、その定義に照らして働きやつながりを選ばせています。規格の制定当時に想定されていたのは、人手による注釈と、当時の機械学習を用いた自動注釈でした。LLM によって、定義を文章のまま当てはめられるようになった一方、その判断には読み違いも残ります。

もうひとつは、「入力が会話の言葉だけに閉じていること」です。声色や表情、会話の外での経験、その場の人たちが前提として共有していることなどは、読み取りの対象に入りません。

会話の読み違いは、その場にいる人どうしでも起こります。AWAI の課題も、その多くは「その場で、言葉だけから読む」こと自体の難しさだと考えています。

これから

LLM の性能が向上し、扱える情報が増えていけば、これらの課題は改善していけると考えています。規格と文献にもとづく土台はそのままに、読み取りの精度を高めていく方針です。