arXiv cs.CL· Sally Dong, Luke Thorburn, Andrew Konya, Michiel Bakker·· 14 小时前AI 评分27
一种基于情境的规范性文本歧义度量方法
A Contextual Measure of Ambiguity in Prescriptive Text
AI 导读
研究者提出将规范性文本的歧义量化为多方“评分者”对备选政策在各相关“案例”中适用方式的分歧程度，而非孤立地衡量文本被如何感知。在两个政策领域的初步分析显示，即便使用模拟评分者，该度量也与真实人类分歧相关，且对虚假文本特征具有鲁棒性。作者随后将该度量应用于现有审议数据集，描述政策歧义与政策支持度之间的关联。
正文 · AI 翻译
摘要：法律、合同、规则、政策或建议等规范性文本中的歧义既可能是可取的（例如，如果它能使法律适应不断变化的语境，如新技术），也可能是不可取的（例如，如果它导致任意裁量或对法律解释的冲突）。为了帮助权衡这些取舍，拥有能够预测此类结果的歧义量化方法将很有价值，但现有度量捕捉的是文本在孤立状态下如何被感知，而非其在语境中如何被解释。在本文中，我们提出将歧义量化为一组利益相关者（“评分者”）对替代性规范性文本（“政策”）在一组相关场景（“案例”）中各自如何适用的分歧程度。使用两个政策领域，我们给出的初步分析表明，即使使用模拟评分者，该方法（i）与真实人类分歧相关，且（ii）对虚假文本特征具有稳健性。随后我们将该度量应用于现有的审议数据集，以描述政策歧义与对这些政策支持度之间的关联。
| 评论： | 10 页，EMNLP 2026 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| ACM 分类： | K.4.1 |
| 引用为： | arXiv:2610.35461 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.35461v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.35461 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Sally Dong [查看邮箱]
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2026 年 10 月 26 日星期一 13:56:28 UTC（1,168 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org