비대칭적 대화에서의 근거 있는 오해: MapTask를 위한 관점주의 주석 체계

초록

협력적 대화는 참가자들이 점진적으로 공통 기반을 구축하는 데 의존하지만, 비대칭적 환경에서는 서로 다른 대상을 지칭하면서도 동의한다고 믿는 상황이 발생할 수 있다. 본 연구는 HCRC MapTask 코퍼스(Anderson et al., 1991)에 대해 각 참조 표현별로 화자와 청자의 관점이 반영된 해석을 별도로 포착하는 관점주의 주석 체계를 도입하여, 시간에 따라 이해가 형성되고 분화되며 수정되는 과정을 추적할 수 있게 한다. 체계에 기반한 LLM 주석 파이프라인을 통해 신뢰도 추정치와 함께 13,000개의 주석이 달린 참조 표현을 확보하고, 이를 바탕으로 이해 상태를 분석한다. 결과적으로 어휘 변형을 통합하면 완전한 오해는 드물지만, 다중성 불일치가 체계적으로 이해 차이를 유발하며, 표면적인 공통 기반 형성이 실제 참조 불일치를 가릴 수 있음을 보여준다. 우리의 프레임워크는 협력적 대화에서의 실제 오해 연구와 (시각)언어모델의 관점 의존적 공유 맥락 모델링 능력 평가를 위한 자원 및 분석 도구를 동시에 제공한다.

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.

비대칭적 대화에서의 근거 있는 오해: MapTask를 위한 관점주의 주석 체계

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

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