論文の概要: Interactive Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13246v1
• Date: Mon, 22 May 2023 17:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 14:10:18.679410
• Title: Interactive Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 対話型自然言語処理
• Authors: Zekun Wang, Ge Zhang, Kexin Yang, Ning Shi, Wangchunshu Zhou, Shaochun Hao, Guangzheng Xiong, Yizhi Li, Mong Yuan Sim, Xiuying Chen, Qingqing Zhu, Zhenzhu Yang, Adam Nik, Qi Liu, Chenghua Lin, Shi Wang, Ruibo Liu, Wenhu Chen, Ke Xu, Dayiheng Liu, Yike Guo, Jie Fu
• Abstract要約: 対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。 本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.87925315773924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive Natural Language Processing (iNLP) has emerged as a novel paradigm within the field of NLP, aimed at addressing limitations in existing frameworks while aligning with the ultimate goals of artificial intelligence. This paradigm considers language models as agents capable of observing, acting, and receiving feedback iteratively from external entities. Specifically, language models in this context can: (1) interact with humans for better understanding and addressing user needs, personalizing responses, aligning with human values, and improving the overall user experience; (2) interact with knowledge bases for enriching language representations with factual knowledge, enhancing the contextual relevance of responses, and dynamically leveraging external information to generate more accurate and informed responses; (3) interact with models and tools for effectively decomposing and addressing complex tasks, leveraging specialized expertise for specific subtasks, and fostering the simulation of social behaviors; and (4) interact with environments for learning grounded representations of language, and effectively tackling embodied tasks such as reasoning, planning, and decision-making in response to environmental observations. This paper offers a comprehensive survey of iNLP, starting by proposing a unified definition and framework of the concept. We then provide a systematic classification of iNLP, dissecting its various components, including interactive objects, interaction interfaces, and interaction methods. We proceed to delve into the evaluation methodologies used in the field, explore its diverse applications, scrutinize its ethical and safety issues, and discuss prospective research directions. This survey serves as an entry point for researchers who are interested in this rapidly evolving area and offers a broad view of the current landscape and future trajectory of iNLP.
• Abstract（参考訳）: 対話型自然言語処理(Interactive Natural Language Processing, INLP)は、AIの最終的な目標と整合しながら、既存のフレームワークの制限に対処することを目的とした、NLPの分野における新しいパラダイムとして登場した。 このパラダイムは、言語モデルを外部エンティティから反復的にフィードバックを観察し、行動し、受信できるエージェントとみなす。 Specifically, language models in this context can: (1) interact with humans for better understanding and addressing user needs, personalizing responses, aligning with human values, and improving the overall user experience; (2) interact with knowledge bases for enriching language representations with factual knowledge, enhancing the contextual relevance of responses, and dynamically leveraging external information to generate more accurate and informed responses; (3) interact with models and tools for effectively decomposing and addressing complex tasks, leveraging specialized expertise for specific subtasks, and fostering the simulation of social behaviors; and (4) interact with environments for learning grounded representations of language, and effectively tackling embodied tasks such as reasoning, planning, and decision-making in response to environmental observations. 本稿では,概念の統一的な定義と枠組みを提案することから,inlpの包括的調査を行う。 次に、対話オブジェクト、インタラクションインターフェース、インタラクションメソッドを含む様々なコンポーネントを分離し、iNLPの体系的な分類を提供する。 我々は、この分野で使われている評価手法を精査し、その多様な応用を探求し、倫理的および安全上の課題を精査し、今後の研究の方向性について論じる。 この調査は、この急速に発展している領域に興味を持つ研究者のエントリポイントとなり、現在の景観とiNLPの今後の軌跡を広く見ることができる。

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