論文の概要: Procedures as Programs: Hierarchical Control of Situated Agents through Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08214v2
• Date: Wed, 20 Sep 2023 03:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 01:05:07.830376
• Title: Procedures as Programs: Hierarchical Control of Situated Agents through Natural Language
• Title（参考訳）: プログラムとしての手続き:自然言語によるエージェントの階層的制御
• Authors: Shuyan Zhou, Pengcheng Yin, Graham Neubig
• Abstract要約: エージェント命令と制御のための階層的な手続き的知識を表現する強力な手法である,プログラムとしての手続きの形式化を提案する。 NL命令に対するIQAおよびALFREDデータセット上で、このフレームワークをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.73820295186727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When humans conceive how to perform a particular task, they do so hierarchically: splitting higher-level tasks into smaller sub-tasks. However, in the literature on natural language (NL) command of situated agents, most works have treated the procedures to be executed as flat sequences of simple actions, or any hierarchies of procedures have been shallow at best. In this paper, we propose a formalism of procedures as programs, a powerful yet intuitive method of representing hierarchical procedural knowledge for agent command and control. We further propose a modeling paradigm of hierarchical modular networks, which consist of a planner and reactors that convert NL intents to predictions of executable programs and probe the environment for information necessary to complete the program execution. We instantiate this framework on the IQA and ALFRED datasets for NL instruction following. Our model outperforms reactive baselines by a large margin on both datasets. We also demonstrate that our framework is more data-efficient, and that it allows for fast iterative development.
• Abstract（参考訳）: 人間が特定のタスクの実行方法を理解するとき、階層的に、上位レベルのタスクをより小さなサブタスクに分割する。 しかしながら、あるエージェントの自然言語(NL)コマンドに関する文献では、ほとんどの研究は、単純なアクションの平らなシーケンスとして実行される手順を扱い、あるいは手続きの階層は極端に浅かった。 本稿では,エージェント命令と制御のための階層的手続き的知識を表現する強力な手法である,プログラムとしての手続きの形式化を提案する。 さらに,nlインテントを実行可能なプログラムの予測に変換するプランナとリアクターで構成された階層型モジュールネットワークのモデリングパラダイムを提案し,プログラム実行に必要な情報を得るための環境を探索する。 NL命令のIQAおよびALFREDデータセット上で、このフレームワークをインスタンス化する。 私たちのモデルは、両方のデータセットに対して大きなマージンで、リアクティブベースラインよりも優れています。 また、当社のフレームワークはよりデータ効率が高く、迅速な反復開発を可能にすることも示しています。

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