論文の概要: Modular Networks for Compositional Instruction Following

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12764v2
• Date: Tue, 13 Apr 2021 05:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 11:52:39.479854
• Title: Modular Networks for Compositional Instruction Following
• Title（参考訳）: 合成命令追従のためのモジュラーネットワーク
• Authors: Rodolfo Corona, Daniel Fried, Coline Devin, Dan Klein, Trevor Darrell
• Abstract要約: 本稿では,多様なサブゴールのシーケンスを記述する自然言語命令に従うモジュールアーキテクチャを提案する。 実行すべきモジュールのシーケンスは、命令をセグメント化し、各セグメントのサブゴール型を予測することを学ぶことで選択される。 ALFREDの標準の非モジュラー列列列列法と比較すると、モジュラー化は新たなサブゴラル合成への一般化を改善することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.152217117883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard architectures used in instruction following often struggle on novel compositions of subgoals (e.g. navigating to landmarks or picking up objects) observed during training. We propose a modular architecture for following natural language instructions that describe sequences of diverse subgoals. In our approach, subgoal modules each carry out natural language instructions for a specific subgoal type. A sequence of modules to execute is chosen by learning to segment the instructions and predicting a subgoal type for each segment. When compared to standard, non-modular sequence-to-sequence approaches on ALFRED, a challenging instruction following benchmark, we find that modularization improves generalization to novel subgoal compositions, as well as to environments unseen in training.
• Abstract（参考訳）: 命令の後に使用される標準的なアーキテクチャは、訓練中に観察される(例えばランドマークへのナビゲートやオブジェクトの拾い上げなど)サブゴールの新たな構成に苦しむことが多い。 多様なサブゴールのシーケンスを記述する自然言語命令に従うモジュールアーキテクチャを提案する。 提案手法では,各サブゴールモジュールが特定のサブゴールタイプに対して自然言語命令を実行する。 実行すべきモジュールのシーケンスは、命令をセグメント化し、各セグメントのサブゴール型を予測することによって選択される。 ALFREDの標準の非モジュラー列列列列アプローチと比較すると、モジュラー化は新しいサブゴラル構成やトレーニングで見つからない環境への一般化を改善することが分かる。

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