論文の概要: Knowledge-enhanced Agents for Interactive Text Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05091v1
• Date: Mon, 8 May 2023 23:31:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:24:16.830255
• Title: Knowledge-enhanced Agents for Interactive Text Games
• Title（参考訳）: 対話型テキストゲームのための知識強化エージェント
• Authors: Prateek Chhikara, Jiarui Zhang, Filip Ilievski, Jonathan Francis and Kaixin Ma
• Abstract要約: テキストベースゲームにおける学習エージェントの機能的グラウンド化を改善するためのフレームワークを提案する。 学習に基づくエージェントに注入するドメイン知識の2つの形態について考察する。 我々のフレームワークは、純粋強化学習(RL)エージェント、知識グラフで強化されたRLエージェント、言語モデルを備えたエージェントの3つの代表的なモデルクラスをサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.48785234607963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Communication via natural language is a crucial aspect of intelligence, and it requires computational models to learn and reason about world concepts, with varying levels of supervision. While there has been significant progress made on fully-supervised non-interactive tasks, such as question-answering and procedural text understanding, much of the community has turned to various sequential interactive tasks, as in semi-Markov text-based games, which have revealed limitations of existing approaches in terms of coherence, contextual awareness, and their ability to learn effectively from the environment. In this paper, we propose a framework for enabling improved functional grounding of agents in text-based games. Specifically, we consider two forms of domain knowledge that we inject into learning-based agents: memory of previous correct actions and affordances of relevant objects in the environment. Our framework supports three representative model classes: `pure' reinforcement learning (RL) agents, RL agents enhanced with knowledge graphs, and agents equipped with language models. Furthermore, we devise multiple injection strategies for the above domain knowledge types and agent architectures, including injection via knowledge graphs and augmentation of the existing input encoding strategies. We perform all experiments on the ScienceWorld text-based game environment, to illustrate the performance of various model configurations in challenging science-related instruction-following tasks. Our findings provide crucial insights on the development of effective natural language processing systems for interactive contexts.
• Abstract（参考訳）: 自然言語によるコミュニケーションは知能の重要な側面であり、様々なレベルの監督の下で世界の概念を学習し推論するために計算モデルが必要である。 質問回答や手続き的テキスト理解など,完全に教師された非対話的なタスクには大きな進歩があったが,コミュニティの多くは,コヒーレンスや文脈認識,環境から効果的に学習する能力といった,既存のアプローチの限界を明らかにするセミマルコフテキストベースゲームなど,様々な逐次的対話的なタスクに移行している。 本稿では,テキストベースゲームにおけるエージェントの機能的グラウンド化を改善するためのフレームワークを提案する。 具体的には、学習に基づくエージェントに注入するドメイン知識の2つの形態について考察する。 我々のフレームワークは、3つの代表的なモデルクラスをサポートしている: `pure' reinforcement learning (RL)エージェント、知識グラフで強化されたRLエージェント、言語モデルを備えたエージェント。 さらに、上記のドメイン知識型およびエージェントアーキテクチャに対する複数のインジェクション戦略を考案し、知識グラフによるインジェクションや既存の入力エンコーディング戦略の強化を行う。 我々は,ScienceWorldのテキストベースのゲーム環境において,科学関連指導追従課題における各種モデル構成の性能を説明するために,すべての実験を行った。 本研究は,対話型コンテキストのための効果的な自然言語処理システムの開発に関する重要な知見を提供する。

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