이 연구는 노이즈 채널 추론의 알고리즘 모델을 확장하여 베이지안 프레임워크 내에서 상호 이해를 모델링하고, 관련 언어(L1) 화자가 미지의 언어(L2)에 대한 부분적인 가독성을 어떻게 달성하는지 해결합니다.

  • 이 모델은 관측된 L2 발화의 번역에 대한 잠재 가설을 평가하기 위해 L1 전용 언어 모델을 사용합니다.
  • 범용 노이즈 모델은 형태 기반 유사성 또는 기호 규칙에 기반하여 L2와 L1 단어 간의 매핑을 추론합니다.
  • 네덜란드어, 이탈리아어, 우크라이나어에 대한 추론을 영어, 스페인어, 러시아어 화자에게 유도하는 인간 행동 실험이 수행되었습니다.
  • 전체 모델은 아블레이션보다 인간의 상호 이해 성능과 더 밀접하게 정렬되며, 더 큰 모델의 제로샷 프롬프팅과 비교하여 유리한 결과를 보입니다.

이러한 결과는 광범위한 불확실성 하에서 이해자가 수행하는 유연한 추론을 강조하는 상호 이해에 대한 인지적으로 타당한 계산 모델을 제공합니다.