論文の概要: Integrating AI Planning with Natural Language Processing: A Combination
of Explicit and Tacit Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07138v1
- Date: Tue, 15 Feb 2022 02:19:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-16 13:17:49.695606
- Title: Integrating AI Planning with Natural Language Processing: A Combination
of Explicit and Tacit Knowledge
- Title（参考訳）: AI計画と自然言語処理の統合:明示的知識と暗黙的知識の組み合わせ
- Authors: Kebing Jin, Hankz Hankui Zhuo
- Abstract要約: 自動プランニングは戦略に焦点を当て、ドメインモデルを構築し、初期状態を目標に渡すための計画を合成する。
自然言語処理は、エージェントと人間の言語との相互作用、特に大量の自然言語データの処理と分析に関係している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.488154564562185
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automated planning focuses on strategies, building domain models and
synthesizing plans to transit initial states to goals. Natural language
processing concerns with the interactions between agents and human language,
especially processing and analyzing large amounts of natural language data.
These two fields have abilities to generate explicit knowledge, e.g.,
preconditions and effects of action models, and learn from tacit knowledge,
e.g., neural models, respectively. Integrating AI planning and natural language
processing effectively improves the communication between human and intelligent
agents. This paper outlines the commons and relations between AI planning and
natural language processing, argues that each of them can effectively impact on
the other one by four areas: (1) planning-based text understanding, (2)
planning-based text generation, (3) text-based human-robot interaction, and (4)
text-based explainable planning. We also explore some potential future issues
between AI planning and natural language processing.
- Abstract（参考訳）: 自動プランニングは戦略に焦点を当て、ドメインモデルを構築し、初期状態を目標に渡すための計画を合成する。
自然言語処理はエージェントと人間の言語との相互作用、特に大量の自然言語データの処理と分析に関係している。
これら2つの分野は、例えば、行動モデルの前提条件や効果といった明示的な知識を生成し、それぞれ、神経モデルのような暗黙の知識から学ぶ能力を持っている。
AI計画と自然言語処理の統合は、人間と知的エージェント間のコミュニケーションを効果的に改善する。
本稿では,ai計画と自然言語処理の共通点と関係を概説し,(1)計画に基づくテキスト理解,(2)計画に基づくテキスト生成,(3)テキストに基づく人間とロボットのインタラクション,(4)テキストベースの説明可能な計画,の4つの分野に効果的に影響を与えることができると主張する。
また、AI計画と自然言語処理の間の潜在的な問題についても検討する。
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