論文の概要: TEACh: Task-driven Embodied Agents that Chat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00534v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 17:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-04 16:22:57.363729
• Title: TEACh: Task-driven Embodied Agents that Chat
• Title（参考訳）: TEACh: チャットするタスク駆動型体操エージェント
• Authors: Aishwarya Padmakumar, Jesse Thomason, Ayush Shrivastava, Patrick Lange, Anjali Narayan-Chen, Spandana Gella, Robinson Piramithu, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tur
• Abstract要約: シミュレーションにおいて,3千人以上の人間-人間-対話的対話のデータセットであるTEAChを紹介した。 タスクに関するオラクル情報にアクセスするコマンドは、自然言語でFollowerと通信する。 本稿では,TEAChを用いた3つのベンチマークを提案し,具体的インテリジェンス課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.142543383443032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Robots operating in human spaces must be able to engage in natural language interaction with people, both understanding and executing instructions, and using conversation to resolve ambiguity and recover from mistakes. To study this, we introduce TEACh, a dataset of over 3,000 human--human, interactive dialogues to complete household tasks in simulation. A Commander with access to oracle information about a task communicates in natural language with a Follower. The Follower navigates through and interacts with the environment to complete tasks varying in complexity from "Make Coffee" to "Prepare Breakfast", asking questions and getting additional information from the Commander. We propose three benchmarks using TEACh to study embodied intelligence challenges, and we evaluate initial models' abilities in dialogue understanding, language grounding, and task execution.
• Abstract（参考訳）: 人間の空間で動くロボットは、人間との自然言語の対話、指示の理解と実行、あいまいさの解消と失敗からの回復のために会話を利用する必要がある。 そこで本研究では,3000人以上の人間-人間-対話的対話のデータセットであるTEAChを紹介する。 タスクに関するoracleの情報にアクセスするコマンダーは、自然言語でフォロワと通信する。 フォロワは、"make coffee"から"prepare breakfast"まで、複雑性の異なるタスクを完了するために環境をナビゲートし、対話します。 TEAChを用いた3つのベンチマークを行い,対話理解,言語基盤,タスク実行における初期モデルの能力を評価する。

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