論文の概要: Exploring Large Language Models as a Source of Common-Sense Knowledge for Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08412v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 14:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-19 14:03:29.388079
• Title: Exploring Large Language Models as a Source of Common-Sense Knowledge for Robots
• Title（参考訳）: ロボットの常識知識の源泉としての大規模言語モデルの探索
• Authors: Felix Ocker and J\"org Deigm\"oller and Julian Eggert
• Abstract要約: 常識的な知識はしばしば暗黙的であり、つまり、人間には明らかだが明示的ではない。 本稿では,Large Models Language (LLM) がこのギャップを埋めるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8744872048553658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Service robots need common-sense knowledge to help humans in everyday situations as it enables them to understand the context of their actions. However, approaches that use ontologies face a challenge because common-sense knowledge is often implicit, i.e., it is obvious to humans but not explicitly stated. This paper investigates if Large Language Models (LLMs) can fill this gap. Our experiments reveal limited effectiveness in the selective extraction of contextual action knowledge, suggesting that LLMs may not be sufficient on their own. However, the large-scale extraction of general, actionable knowledge shows potential, indicating that LLMs can be a suitable tool for efficiently creating ontologies for robots. This paper shows that the technique used for knowledge extraction can be applied to populate a minimalist ontology, showcasing the potential of LLMs in synergy with formal knowledge representation.
• Abstract（参考訳）: サービスロボットは、日常の状況で人間が行動の文脈を理解するのを助けるために、常識的な知識を必要とする。 しかし、常識的な知識はしばしば暗黙的であり、人間には明白であるが明示されていないため、オントロジーを使うアプローチは課題に直面している。 本稿では,Large Language Models (LLM) がこのギャップを埋めるかどうかを検討する。 実験の結果, 文脈行動知識の選択的抽出において, LLMは単独では不十分である可能性が示唆された。 しかし, ロボットのオントロジーを効率的に作成する上で, LLMが適切なツールであることを示すため, 汎用的, 行動可能な知識を大規模に抽出することは潜在的に有益である。 本稿では, 知識抽出に用いる手法が, 正規知識表現とシナジーにおけるLLMの可能性を示すミニマリストオントロジーに応用可能であることを示す。

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