自然言語処理を用いたAI計画の統合:明示的および暗黙的知識の組合せ【JST・京大機械翻訳】

Jin Kebing; Zhuo Hankz Hankui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219124978781 整理番号：22P0289750

自然言語処理を用いたAI計画の統合:明示的および暗黙的知識の組合せ【JST・京大機械翻訳】

Integrating AI Planning with Natural Language Processing: A Combination of Explicit and Tacit Knowledge

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発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年04月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自然言語処理(NLP)は,エージェントと人間間の相互作用,処理,および大量の自然言語データの分析を目的とする。大規模言語モデルは現在の自然言語処理において重要な役割を果たす。しかし,説明可能性と複雑性の課題は,言語モデルの発展とともに来る。一つの方法は,自動化計画の利用のような自然言語処理モデルに論理的関係と規則を導入することである。自動化計画(AI計画)は,記号的ドメインモデルの構築と,ドメインモデルに基づく目標への初期状態の輸送計画の合成に焦点を当てた。最近,これらの2つの分野に関連した多くの研究があり,それは,明示的知識,例えば,行動モデルの前提条件と効果を生み出す能力を持ち,暗黙知識,例えば,神経モデルから学習する。AI計画と自然言語処理の統合は,人間と知的エージェントの間の通信を効果的に改善する。本論文は,AI計画と自然言語処理の間の共通と関係について概説して,それらのそれぞれが5つの区域によって他のひとつに効果的に影響を及ぼすことができると主張した。1)計画ベーステキスト理解,2)計画ベース自然言語処理,3)計画ベース説明可能性,4)テキストベース人間ロボットインタラクション,5)アプリケーション。また,AI計画と自然言語処理の間のいくつかの潜在的今後の課題を探った。著者らの知る限り,この調査はAI計画と自然言語処理の間の深い接続を扱う最初の研究である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 自然語処理

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