論文の概要: Automating Knowledge Acquisition for Content-Centric Cognitive Agents Using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16378v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 02:31:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:36:36.295449
• Title: Automating Knowledge Acquisition for Content-Centric Cognitive Agents Using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたコンテンツ中心認知エージェントの知識獲得の自動化
• Authors: Sanjay Oruganti, Sergei Nirenburg, Jesse English, Marjorie McShane
• Abstract要約: 本稿では,知的エージェントのセマンティックレキシコンにおける新たなエントリの自動学習を支援するために,大規模言語モデル(LLM)技術を利用するシステムについて述べる。 このプロセスは、既存の非トイ辞書と、意味の形式的、存在論的に接地された表現を自然言語文に変換する自然言語生成装置によってブートストラップされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The paper describes a system that uses large language model (LLM) technology to support the automatic learning of new entries in an intelligent agent's semantic lexicon. The process is bootstrapped by an existing non-toy lexicon and a natural language generator that converts formal, ontologically-grounded representations of meaning into natural language sentences. The learning method involves a sequence of LLM requests and includes an automatic quality control step. To date, this learning method has been applied to learning multiword expressions whose meanings are equivalent to those of transitive verbs in the agent's lexicon. The experiment demonstrates the benefits of a hybrid learning architecture that integrates knowledge-based methods and resources with both traditional data analytics and LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)技術を用いて,知的エージェントのセマンティック辞書における新たなエントリの自動学習を支援するシステムについて述べる。 このプロセスは、既存の非トイレキシコンと自然言語生成器によってブートストラップされ、形式的で存在論的に接地した意味の表現を自然言語文に変換する。 学習方法は、LCM要求のシーケンスを含み、自動品質制御ステップを含む。 この学習方法は, エージェントの語彙において, 移動動詞に相当する意味を持つ多語表現の学習に応用されている。 この実験は、知識に基づく手法とリソースを従来のデータ分析とLLMの両方に統合するハイブリッド学習アーキテクチャの利点を実証する。

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