論文の概要: Solving Dialogue Grounding Embodied Task in a Simulated Environment using Further Masked Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12387v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 17:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 12:41:07.022357
• Title: Solving Dialogue Grounding Embodied Task in a Simulated Environment using Further Masked Language Modeling
• Title（参考訳）: さらなるマスク言語モデリングを用いた模擬環境下での対話接地課題の解決
• Authors: Weijie Jack Zhang
• Abstract要約: 提案手法は,言語モデルを用いたSOTA(State-of-the-art)手法によるタスク理解を強化するために,言語モデリングを用いる。 実験の結果,提案手法が優れていることを示す証拠が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enhancing AI systems with efficient communication skills that align with human understanding is crucial for their effective assistance to human users. Proactive initiatives from the system side are needed to discern specific circumstances and interact aptly with users to solve these scenarios. In this research, we opt for a collective building assignment taken from the Minecraft dataset. Our proposed method employs language modeling to enhance task understanding through state-of-the-art (SOTA) methods using language models. These models focus on grounding multi-modal understandinging and task-oriented dialogue comprehension tasks. This focus aids in gaining insights into how well these models interpret and respond to a variety of inputs and tasks. Our experimental results provide compelling evidence of the superiority of our proposed method. This showcases a substantial improvement and points towards a promising direction for future research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 人間の理解に沿う効率的なコミュニケーションスキルを備えたAIシステムの強化は、人間のユーザへの効果的な支援に不可欠である。 システム側からの積極的な取り組みは、特定の状況を特定し、これらのシナリオを解決するためにユーザーと適切に対話するために必要である。 本研究では,Minecraftデータセットから抽出した集合的なビルディング割り当てを選択する。 提案手法は,言語モデルを用いた最先端(sota)手法によるタスク理解を強化するために,言語モデルを用いる。 これらのモデルは、マルチモーダル理解とタスク指向対話理解タスクの接地に焦点を当てている。 この焦点は、これらのモデルが様々な入力やタスクをどのように解釈し、どのように反応するかについての洞察を得るのに役立つ。 実験の結果,提案手法が優れていることを示す証拠が得られた。 これは大幅な改善を示し、この分野の今後の研究に有望な方向に向かっている。

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