Affordance Extraction with an External Knowledge Database for Text-Based Simulated Environments

要約

テキストベースのシミュレートされた環境は、機械学習アプローチの有効なテストベッドであることが証明されています。
アフォーダンス抽出のプロセスを使用して、そのような環境内での相互作用の可能なアクションを生成できます。
このホワイト ペーパーでは、アフォーダンス抽出のプロセスで外部の知識データベース (特に ConceptNet) を利用するための機能と課題について説明します。
自動アフォーダンス抽出のアルゴリズムが導入され、Interactive Fiction (IF) プラットフォーム TextWorld および Jericho で評価されます。
この目的のために、収集されたアフォーダンスは IF エージェントのテキスト コマンドに変換されます。
自動化された評価プロセスの品質を調査するために、追加の人間によるベースライン調査が実施されます。
この論文は、いくつかの課題はあるものの、原則として外部データベースをアフォーダンス抽出に使用できることを示しています。
このホワイトペーパーは、プロセスのさらなる変更と改善に関する推奨事項で締めくくられています。

要約(オリジナル)

Text-based simulated environments have proven to be a valid testbed for machine learning approaches. The process of affordance extraction can be used to generate possible actions for interaction within such an environment. In this paper the capabilities and challenges for utilizing external knowledge databases (in particular ConceptNet) in the process of affordance extraction are studied. An algorithm for automated affordance extraction is introduced and evaluated on the Interactive Fiction (IF) platforms TextWorld and Jericho. For this purpose, the collected affordances are translated into text commands for IF agents. To probe the quality of the automated evaluation process, an additional human baseline study is conducted. The paper illustrates that, despite some challenges, external databases can in principle be used for affordance extraction. The paper concludes with recommendations for further modification and improvement of the process.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google