An Agent Centered Approach to Conversational Context
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing the context of a conversation is a complex endeavor. In this paper we present some of the key elements that sustain the conversational context. We suggest that a conversation can be viewed as a negotiation game in which participants negotiate on several levels: some of these levels are used to manage the communication (communication channel, information transfer, turn taking) while others (negotiation and environmental sub-contexts) are used to transfer concepts or mental states relative to various spatio-temporal situations between agents. The social and reasoning sub-contexts also play an important role in the characterization of the conversational context. We concentrate on the elements of the negotiation and environmental sub-contexts which make up a core model for the conversational context. We present the key ingredients of those sub-contexts: the agent's perspective that characterizes an agent's temporal position when uttering a sentence; the agent's positioning that specifies the action applied to mental states when an agent plays a move in the negotiation game; mental states and their relations with temporal situations evoked in agents' utterances. We show that all those knowledge structures are temporally situated with respect to a temporal frame of reference whose main reference points are specified relative to agent's perspectives or deictically specified. We emphasize the role of deictic phenomena in the characterization of agents' orientations within the conversational context and thus, the importance of accounting for them in a model of context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».