論文の概要: A Systematic Survey on Instructional Text: From Representation Formats to Downstream NLP Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18529v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 07:02:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:23:15.679769
- Title: A Systematic Survey on Instructional Text: From Representation Formats to Downstream NLP Tasks
- Title（参考訳）: インストラクショナルテキストの体系的調査:表現形式から下流NLPタスクへ
- Authors: Abdulfattah Safa, Tamta Kapanadze, Arda Uzunoğlu, Gözde Gül Şahin,
- Abstract要約: 現実世界のタスクには、現在のNLPシステムでは難しい複雑なマルチステップ命令が伴うことが多い。
本研究は、この新興分野におけるトレンド、課題、機会を特定する177の論文について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Recent advances in large language models have demonstrated promising capabilities in following simple instructions through instruction tuning. However, real-world tasks often involve complex, multi-step instructions that remain challenging for current NLP systems. Despite growing interest in this area, there lacks a comprehensive survey that systematically analyzes the landscape of complex instruction understanding and processing. Through a systematic review of the literature, we analyze available resources, representation schemes, and downstream tasks related to instructional text. Our study examines 177 papers, identifying trends, challenges, and opportunities in this emerging field. We provide AI/NLP researchers with essential background knowledge and a unified view of various approaches to complex instruction understanding, bridging gaps between different research directions and highlighting future research opportunities.
- Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデルの進歩は、命令チューニングによる単純な命令に従う上で有望な能力を示している。
しかし、現実のタスクは、しばしば現在のNLPシステムでは難しい複雑なマルチステップ命令を含む。
この分野への関心が高まっているにもかかわらず、複雑な命令理解と処理の展望を体系的に分析する総合的な調査は欠如している。
文献の体系的なレビューを通じて、利用可能なリソース、表現スキーム、および教育テキストに関連する下流タスクを分析する。
本研究は、この新興分野におけるトレンド、課題、機会を特定する177の論文について検討する。
我々は、AI/NLP研究者に、基本的な背景知識と複雑な指導理解への様々なアプローチの統一的な視点、異なる研究方向のギャップを埋めること、そして将来の研究機会を強調することを提供する。
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