Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incorporating Task-specific Concept Knowledge into Script Learning

論文の概要: Incorporating Task-specific Concept Knowledge into Script Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00068v3
Date: Mon, 24 Apr 2023 00:48:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-25 23:56:57.268341
Title: Incorporating Task-specific Concept Knowledge into Script Learning
Title（参考訳）: タスク固有の概念知識をスクリプト学習に組み込む
Authors: Chenkai Sun, Tie Xu, ChengXiang Zhai, Heng Ji
Abstract要約: 私たちは、Goal-Oriented Script Completionの新しいタスクであるTetrisを紹介します。より現実的で一般的な設定で、入力にはゴールだけでなく、追加のユーザコンテキストも含まれる。性能向上に2つの手法を用いる新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 68.95195207989605
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we present Tetris, a new task of Goal-Oriented Script Completion. Unlike previous work, it considers a more realistic and general setting, where the input includes not only the goal but also additional user context, including preferences and history. To address this problem, we propose a novel approach, which uses two techniques to improve performance: (1) concept prompting, and (2) script-oriented contrastive learning that addresses step repetition and hallucination problems. On our WikiHow-based dataset, we find that both methods improve performance. The dataset, repository, and models will be publicly available to facilitate further research on this new task.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Goal-Oriented Script Completionの新しいタスクであるTetrisを紹介する。以前の作業とは異なり、よりリアルで一般的な設定であり、入力には目標だけでなく、好みや履歴を含む追加のユーザコンテキストが含まれる。この問題に対処するために,本研究では,(1) 概念の促進と(2) 段階反復と幻覚の問題に対処するスクリプト指向のコントラスト学習という,2つの手法を用いた新しい手法を提案する。 WikiHowベースのデータセットでは、どちらの手法もパフォーマンスを改善している。データセット、リポジトリ、モデルが公開され、この新しいタスクに関するさらなる研究が促進される。

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