非対称的対話における根拠のある誤解：MapTaskのための視点主義的注釈スキーム

Grounded Misunderstandings in Asymmetric Dialogue: A Perspectivist Annotation Scheme for MapTask

November 5, 2025

著者: Nan Li, Albert Gatt, Massimo Poesio

cs.AI

要旨

協調的対話は参加者が段階的に共通基盤を確立することに依存するが、非対称的な状況下では、異なる実体を指し示しているにもかかわらず合意が得られていると信じる場合がある。本論文ではHCRC MapTaskコーパス（Anderson et al., 1991）に対して、話者と聞き手の接地解釈を参照表現ごとに分離して捕捉する視点主義的アノテーション手法を提案する。これにより、理解がどのように創発し、乖離し、修復されるかを時間経過に沿って追跡可能とする。方式制約付きLLMアノテーションパイプラインを用いて、信頼性推定値付きの13,000の注釈付き参照表現を取得し、生成された理解状態を分析した。結果として、語彙的変種を統一すれば完全な誤解は稀であるが、複数性の不一致が体系的に乖離を誘発することが明らかとなり、見かけ上の接地が如何に指示的齟齬を隠蔽しうるかを示す。本枠組みは、接地された誤解の研究および協調対話における視点依存的な接地をモデル化する(V)LLMの能力評価に対する、資源と分析的視座の両方を提供する。

English

Collaborative dialogue relies on participants incrementally establishing common ground, yet in asymmetric settings they may believe they agree while referring to different entities. We introduce a perspectivist annotation scheme for the HCRC MapTask corpus (Anderson et al., 1991) that separately captures speaker and addressee grounded interpretations for each reference expression, enabling us to trace how understanding emerges, diverges, and repairs over time. Using a scheme-constrained LLM annotation pipeline, we obtain 13k annotated reference expressions with reliability estimates and analyze the resulting understanding states. The results show that full misunderstandings are rare once lexical variants are unified, but multiplicity discrepancies systematically induce divergences, revealing how apparent grounding can mask referential misalignment. Our framework provides both a resource and an analytic lens for studying grounded misunderstanding and for evaluating (V)LLMs' capacity to model perspective-dependent grounding in collaborative dialogue.