論文の概要: Interactively Diagnosing Errors in a Semantic Parser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06400v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 21:16:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:54:43.134773
• Title: Interactively Diagnosing Errors in a Semantic Parser
• Title（参考訳）: 意味的パーザにおけるエラーの相互診断
• Authors: Constantine Nakos, Kenneth D. Forbus,
• Abstract要約: 本稿では,CNLUのための対話型エラー診断システムについて述べる。 モデルベース診断問題として,INLDパイプラインの最初の2段階をキャストする方法を示す。 本システムでは, 合成例における意味的誤りを診断する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hand-curated natural language systems provide an inspectable, correctable alternative to language systems based on machine learning, but maintaining them requires considerable effort and expertise. Interactive Natural Language Debugging (INLD) aims to lessen this burden by casting debugging as a reasoning problem, asking the user a series of questions to diagnose and correct errors in the system's knowledge. In this paper, we present work in progress on an interactive error diagnosis system for the CNLU semantic parser. We show how the first two stages of the INLD pipeline (symptom identification and error localization) can be cast as a model-based diagnosis problem, demonstrate our system's ability to diagnose semantic errors on synthetic examples, and discuss design challenges and frontiers for future work.
• Abstract（参考訳）: 手作業による自然言語システムは、機械学習に基づく言語システムの検査可能で修正可能な代替手段を提供するが、その維持にはかなりの努力と専門知識が必要である。 対話型自然言語デバッグ(INLD)は、システム知識のエラーを診断し修正するための一連の質問をユーザに求め、デバッグを推論問題としてキャストすることで、この負担を軽減することを目的としている。 本稿では,CNLUセマンティックパーサの対話型エラー診断システムについて述べる。 我々は,INLDパイプラインの最初の2段階(症状識別とエラーの局所化)をモデルベース診断問題として捉え,合成例における意味的誤りを診断するシステムの能力を実証し,今後の課題とフロンティアについて論じる。

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