.png){kind=icon}
返回
Quantifying Epistemic Relevance
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1162/opmi.a.332.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
在普通的信息寻求对话中，一个陈述的相关性似乎取决于其在解决当前讨论问题（QUD）上取得的进展。这种相关性——认知相关性——在先前的研究中已被多种方式量化。然而，关于哪种认知相关性度量最能模拟人类判断的研究较少。我们展示了迄今为止最全面的实验评估，针对不同候选认知相关性概念在问答对中的应用。我们发现，基于贝叶斯因子的度量（量化答案提供的证据量）是对极性问题响应的相关性评分的最佳预测指标，优于基于Kullback-Leibler散度和熵变化的其它信息论度量。我们比较了使用一阶信念（点估计）和使用二阶信念（概率上的概率密度函数）的模型。我们的发现表明，一阶和二阶信念都在预测内省判断中发挥作用。然而，关于相关性的直觉并非纯粹认知性的，这意味着除了信念变化外，还需要其他因素来完全刻画“相关性”的含义。
Keyword:
relevance
discourse
experimental pragmatics
information theory
Bayesian epistemology
期刊
O
IF:
0
论文数:
47
被引数:
0
查看更多机构
.png){kind=icon}
