Styrkan i pragmatiska slutsatser beror systematiskt på språkliga och kontextuella signaler. Till exempel ökar närvaron av en partitiv konstruktion styrkan i en så kallad skalär inferens: människor uppfattar slutsatsen att Chris inte åt alla kakor för att bli starkare efter att ha hört "Chris åt några av kakorna" än efter att ha hört samma uttalande utan en partiv, "Chris åt vissa cookies". I detta arbete undersöker vi i vilken utsträckning det är möjligt att lära sig associationer mellan språkliga signaler och inferensstyrka utan direkt övervakning. Vi visar att en LSTM-baserad meningskodare med en uppmärksamhetsmekanism som är tränad på en datauppsättning av hållfasthetsklassificeringar för mänsklig inferens kan förutsäga betyg med hög noggrannhet (r = 0,78). Vi undersöker modellens beteende i flera analyser med hjälp av corpus data och manuellt konstruerade minimala par och finner att modellen lär sig associationer mellan språkliga signaler och skaklar inferenser, vilket tyder på att dessa associationer kan härledas från statistiska indata.
REF anser att en LSTM med tillsyn över denna datauppsättning kan förutsäga mänskliga bedömningar väl.
Harnessing the richness of the linguistic signal in predicting pragmatic inferences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}