論文の概要: Ecological Semantics: Programming Environments for Situated Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04567v2
• Date: Sun, 24 May 2020 07:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 20:18:32.168711
• Title: Ecological Semantics: Programming Environments for Situated Language Understanding
• Title（参考訳）: Ecological Semantics:Situated Language Understandingのためのプログラミング環境
• Authors: Ronen Tamari, Gabriel Stanovsky, Dafna Shahaf and Reut Tsarfaty
• Abstract要約: 基底言語学習アプローチは、よりリッチでより構造化されたトレーニング環境に学習を集中させることによって、より深い理解の約束を提供する。 環境を意味表現における「第一級市民」として扱うことを提案する。 我々は、モデルが手当の言語で理解し、プログラムし始めなければならないと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.853707930426175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale natural language understanding (NLU) systems have made impressive progress: they can be applied flexibly across a variety of tasks, and employ minimal structural assumptions. However, extensive empirical research has shown this to be a double-edged sword, coming at the cost of shallow understanding: inferior generalization, grounding and explainability. Grounded language learning approaches offer the promise of deeper understanding by situating learning in richer, more structured training environments, but are limited in scale to relatively narrow, predefined domains. How might we enjoy the best of both worlds: grounded, general NLU? Following extensive contemporary cognitive science, we propose treating environments as "first-class citizens" in semantic representations, worthy of research and development in their own right. Importantly, models should also be partners in the creation and configuration of environments, rather than just actors within them, as in existing approaches. To do so, we argue that models must begin to understand and program in the language of affordances (which define possible actions in a given situation) both for online, situated discourse comprehension, as well as large-scale, offline common-sense knowledge mining. To this end we propose an environment-oriented ecological semantics, outlining theoretical and practical approaches towards implementation. We further provide actual demonstrations building upon interactive fiction programming languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模自然言語理解(NLU)システムは、様々なタスクに柔軟に適用でき、最小限の構造的仮定を適用できるなど、目覚ましい進歩を遂げている。 しかし、広範な実証研究により、これは二本刃の剣であることが示され、低い一般化、接地、説明可能性といった浅い理解の犠牲となった。 基底言語学習アプローチは、より豊かでより構造化されたトレーニング環境に学習を集中させることによってより深い理解を提供するが、規模は比較的狭く定義されたドメインに限られる。 両世界のベストをどうやって楽しむか - 接地された、一般のNLU? 幅広い現代認知科学の後、環境を意味表現において「第一級市民」として扱うことを提案する。 重要なのは、モデルが既存のアプローチのように、アクターだけでなく、環境の作成と構成のパートナであることである。 そのために、オンライン、位置談話理解、および大規模でオフラインの常識知識マイニングの両面において、手頃な言語(特定の状況において可能な行動を定義する)でモデルを理解し、プログラムし始める必要があると論じる。 そこで我々は,環境指向の生態学的意味論を提案し,理論と実践のアプローチを概説する。 さらに、インタラクティブなフィクションプログラミング言語に基づく実演も行います。

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