論文の概要: Modeling Worlds in Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09578v1
- Date: Thu, 17 Jun 2021 15:02:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-18 16:13:13.776854
- Title: Modeling Worlds in Text
- Title（参考訳）: テキストによる世界モデリング
- Authors: Prithviraj Ammanabrolu, Mark O. Riedl
- Abstract要約: 対話的な物語の知識グラフに基づく世界モデルを構築することができる学習エージェントの作成を可能にするデータセットを提供する。
我々のデータセットは、豊かな自然言語観測と知識グラフの間の24198のマッピングを提供する。
トレーニングデータは、複数のジャンルの27のゲームにまたがって収集され、さらに7836のホールトアウトインスタンスがテストセットに追加の9つのゲームに格納されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.67845396797253
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We provide a dataset that enables the creation of learning agents that can
build knowledge graph-based world models of interactive narratives. Interactive
narratives -- or text-adventure games -- are partially observable environments
structured as long puzzles or quests in which an agent perceives and interacts
with the world purely through textual natural language. Each individual game
typically contains hundreds of locations, characters, and objects -- each with
their own unique descriptions -- providing an opportunity to study the problem
of giving language-based agents the structured memory necessary to operate in
such worlds. Our dataset provides 24198 mappings between rich natural language
observations and: (1) knowledge graphs that reflect the world state in the form
of a map; (2) natural language actions that are guaranteed to cause a change in
that particular world state. The training data is collected across 27 games in
multiple genres and contains a further 7836 heldout instances over 9 additional
games in the test set. We further provide baseline models using rules-based,
question-answering, and sequence learning approaches in addition to an analysis
of the data and corresponding learning tasks.
- Abstract（参考訳）: 対話的な物語の知識グラフに基づく世界モデルを構築する学習エージェントの作成を可能にするデータセットを提供する。
インタラクティブな物語、あるいはテキストアドベンチャーゲームは、エージェントが純粋に自然言語を通じて世界を理解し、相互作用する長いパズルやクエストとして部分的に構成された観察可能な環境である。
個々のゲームは通常、数百の場所、文字、オブジェクト -- それぞれ独自の記述を持つ -- を含み、言語ベースのエージェントにそのような世界で動作するのに必要な構造化メモリを与えるという問題を研究する機会を提供する。
我々のデータセットは、リッチな自然言語観測の24198のマッピングを提供し、(1) 地図の形で世界状態を反映する知識グラフ、(2) 特定の世界状態に変化をもたらすことが保証される自然言語アクションを提供する。
トレーニングデータは、複数のジャンルの27のゲームにまたがって収集され、テストセットにさらに9つのゲーム以上の7836のホールドアウトインスタンスが含まれている。
さらに,ルールベース,質問応答,シーケンス学習のアプローチを用いたベースラインモデルと,データの解析とそれに対応する学習タスクを提供する。
関連論文リスト
- Visually Grounded Language Learning: a review of language games,
datasets, tasks, and models [60.2604624857992]
多くのVision+Language (V+L)タスクは、視覚的モダリティでシンボルをグラウンドできるモデルを作成することを目的として定義されている。
本稿では,V+L分野において提案されるいくつかの課題とモデルについて,系統的な文献レビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-05T02:17:29Z) - Learning to Model the World with Language [100.76069091703505]
人間と対話し、世界で行動するためには、エージェントは人々が使用する言語の範囲を理解し、それを視覚の世界に関連付ける必要がある。
私たちのキーとなるアイデアは、エージェントが将来を予測するのに役立つ信号として、このような多様な言語を解釈すべきである、ということです。
我々は、将来のテキストや画像表現を予測するマルチモーダル世界モデルを学ぶエージェントであるDynalangでこれをインスタンス化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:57:49Z) - Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook [151.49434496615427]
視覚シーンの構成的性質を観察し、推論する視覚システムは、我々の世界を理解するのに不可欠である。
モデルは、このようなモダリティと大規模なトレーニングデータとのギャップを埋めることを学び、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を容易にした。
このようなモデルの出力は、例えば、バウンディングボックスを設けて特定のオブジェクトをセグメント化したり、画像や映像シーンについて質問したり、言語命令でロボットの動作を操作することで対話的な対話を行うなど、リトレーニングすることなく、人為的なプロンプトによって変更することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T17:59:18Z) - Tachikuma: Understading Complex Interactions with Multi-Character and
Novel Objects by Large Language Models [67.20964015591262]
我々は,複数文字と新しいオブジェクトベースインタラクション推定タスクとサポートデータセットからなる,立久間というベンチマークを導入する。
このデータセットは、ゲームプレイ中のリアルタイム通信からログデータをキャプチャし、多様な、接地された複雑なインタラクションを提供して、さらなる探索を行う。
本稿では,対話理解の強化に有効であることを示すため,簡単なプロンプトベースラインを提案し,その性能評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T07:40:59Z) - Infusing Commonsense World Models with Graph Knowledge [89.27044249858332]
オープンワールドテキストアドベンチャーゲームにおける物語生成の設定について検討する。
基礎となるゲーム状態のグラフ表現は、接地グラフ表現と自然言語記述とアクションの両方を消費し出力するモデルを訓練するために使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T19:58:27Z) - Learning Knowledge Graph-based World Models of Textual Environments [16.67845396797253]
本研究は,テキストベースのゲーム環境のワールドモデル構築に焦点をあてる。
1)知識グラフとして世界を表現する際のエージェントの行動によって引き起こされる世界の変化を予測し,(2)世界での操作に必要な文脈的に関連する自然言語行動の集合を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-17T15:45:54Z) - Situated Language Learning via Interactive Narratives [16.67845396797253]
本稿では,文脈的関連のある自然言語を理解し,生成する能力を持つ学習エージェントの活用方法について考察する。
このようなエージェントを作成するための2つの重要なコンポーネントは、相互作用と環境接地です。
テキストゲームのパズルのような構造と自然言語状態とアクション空間が組み合わさったユニークな課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T01:55:16Z) - Learning Dynamic Belief Graphs to Generalize on Text-Based Games [55.59741414135887]
テキストベースのゲームをプレイするには、自然言語処理とシーケンシャルな意思決定のスキルが必要である。
本研究では,原文からエンドツーエンドに学習したグラフ構造化表現を用いて,エージェントがテキストベースのゲームでどのように計画・一般化できるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-21T04:38:37Z) - Bringing Stories Alive: Generating Interactive Fiction Worlds [19.125250090589397]
我々は、プレイヤーが自然言語を使って「見る」「話す」インタラクティブなフィクションの世界を手続き的に生成することに焦点を当てる。
本稿では,まず,世界構造に関する基本情報を符号化した知識グラフを抽出する手法を提案する。
この知識グラフは、テーマ知識を利用して自動的に完成し、ニューラルネットワーク生成モデルを導くのに使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T04:13:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。