論文の概要: Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07011v1
- Date: Fri, 12 Mar 2021 00:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-15 13:33:00.923286
- Title: Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility
- Title(参考訳): 精神状態遷移と人的有用性を持つ社会知的なエージェントを目指して
- Authors: Liang Qiu, Yizhou Zhao, Yuan Liang, Pan Lu, Weiyan Shi, Zhou Yu,
Song-Chun Zhu
- Abstract要約: 対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。
ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。
ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 97.01430011496576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building a socially intelligent agent involves many challenges, one of which
is to track the agent's mental state transition and teach the agent to make
rational decisions guided by its utility like a human. Towards this end, we
propose to incorporate a mental state parser and utility model into dialogue
agents. The hybrid mental state parser extracts information from both the
dialogue and event observations and maintains a graphical representation of the
agent's mind; Meanwhile, the utility model is a ranking model that learns human
preferences from a crowd-sourced social commonsense dataset, Social IQA.
Empirical results show that the proposed model attains state-of-the-art
performance on the dialogue/action/emotion prediction task in the fantasy
text-adventure game dataset, LIGHT. We also show example cases to demonstrate:
(\textit{i}) how the proposed mental state parser can assist agent's decision
by grounding on the context like locations and objects, and (\textit{ii}) how
the utility model can help the agent make reasonable decisions in a dilemma. To
the best of our knowledge, we are the first work that builds a socially
intelligent agent by incorporating a hybrid mental state parser for both
discrete events and continuous dialogues parsing and human-like utility
modeling.
- Abstract(参考訳): 社会的にインテリジェントなエージェントの構築には多くの課題があり、その1つはエージェントの精神状態遷移を追跡し、エージェントに人間のようにそのユーティリティによって導かれる合理的な決定をするように教えることです。
そのために,対話エージェントに精神状態解析と実用性モデルを取り入れることを提案する。
複合精神状態解析装置は、対話とイベントの両方から情報を抽出し、エージェントの心のグラフィカルな表現を維持する。一方、ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットであるSocial IQAから人間の嗜好を学習するランキングモデルである。
実験結果から,提案手法は,ファンタジーテキストアドベンチャーゲームデータセットLIGHTにおける対話/行動/感情予測タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
また,次の例を示す: (\textit{i}) 提案するメンタルステートパーサが,位置やオブジェクトなどのコンテキストを基盤としてエージェントの判断を支援する方法,および (\textit{ii}) ユーティリティモデルがエージェントがジレンマの中で合理的な決定を行うのにどのように役立つかを示す。
我々の知る限りでは、我々は、離散的なイベントと連続的な対話解析と人間のようなユーティリティモデリングの両方に、ハイブリッドなメンタルステートパーサーを組み込むことで、社会的にインテリジェントなエージェントを構築する最初の作品です。
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