أن تكون شركاء محادثة جيدة، يجب تدريب أنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على إنتاج كلمات مفيدة بشكل سياق. حقق العمل المسبق في تدريب أنظمة NLP بالأهداف القائمة على الاتصالات، حيث يقف المستمع العصبي كشريك اتصال. ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة تعاني عادة من الانجراف الدلالي حيث تتلاشى اللغة المستفادة جذريا من اللغة الطبيعية. نقترح طريقة تستخدم سكان المستمعين العصبيين لتنظيم تدريب المتكلم. نوضح أولا أن الانجراف اللغة ينشأ من معايرة عدم اليقين الفقيرة لمستمع عصبي، مما يجعل تنبؤات عالية اليقين على جمل الرواية. نستكشف من مجموعات المستمعين الفرقة والمقرها الفرقة والتسرب والعثور على أن النتائج السابقة في تحسين كمية عدم اليقين بشكل أفضل. نقيم كل من الأهداف القائمة على السكان بشأن الألعاب المرجعية، وإظهار أن طريقة الفرقة مع معايرة أفضل تمكن المتحدث من توليد الكلام البراغماتية مع التحول إلى مفردات كبيرة وتعميم للألعاب والمستمعين الجديدة.