Le modèle du Rational Speech Act (RSA), qui propose
que les locuteurs et les auditeurs probabilistes raisonnent récursivement
sur les états mentaux de l'autre pour communiquer, a
réussi à expliquer de nombreux raisonnements pragmatiques
phénomènes. Cependant, plusieurs questions théoriques demeurent
sans réponse. Premièrement, un orateur-auditeur aussi pragmatique
paire surpassent toujours leurs homologues littéraux qui font
pas raisonner les uns les autres sur les états mentaux ? Deuxièmement, comment
l'efficacité de la communication change-t-elle avec le nombre de
récursions ? Troisièmement, lorsque l'inférence exacte ne peut pas être effectuée,
comment limiter les ressources de calcul du locuteur
et auditeur affectent ces résultats? Nous avons systématiquement analysé
le modèle RSA et a constaté que dans les simulations de Monte Carlo
les auditeurs et locuteurs pragmatiques surpassent toujours leurs
contreparties littérales et la précision attendue augmente à mesure que
le nombre de récursions augmente. De plus, limiter
les ressources de calcul du locuteur et de l'auditeur afin qu'ils
échantillonner uniquement les k meilleures options les plus probables mène à une plus haute
précision attendue. Nous avons vérifié ces résultats sur un précédent
ensemble de données en langage naturel collectées dans des jeux de référence de couleur.
Les travaux actuels complètent la littérature RSA existante et
pourrait guider les futurs travaux de modélisation.
Mots-clés : Raisonnement pragmatique. Loi sur le discours rationnel
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