"From Saying to Doing" - Natural Language Interaction with Artificial Agents and Robots
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we presented a framework for action descriptions and its connection to natural language interfaces for artificial agents. The core point of this approach is the use of a generic action/object hierarchy, which allows interpretation of natural language command sentences, issued by a human user, as well as planning and reasoning processes on the conceptual level, and connects to the level of agent executable actions. The linguistic analysis is guided by a case frame representation, which provides a connection to actions (and objects) represented on the conceptual level. Planning processes can be implemented using typical precondition and effect descriptions of actions in the conceptual hierarchy. The level of primitive actions (leaf nodes of this conceptual hierarchy) connects to the agents' executable actions. The level of primitive actions can thus be adapted to different types of physical agents with varying action sets. Further work includes the construction of a suitable, general action ontology, based on standard ontologies like FrameNet (ICSI, 2007), Ontolingua (KSL, 2007), Mikrokosmos (CRL, 1996), Cyc (Cycorp, 2007), or SUMO (Pease, 2007; IEEE SUO WG, 2003), which will be enriched with precondition and effect formulas. Other topics to be pursued relate to communication of mobile physical agents (humans) in a "speech-controlled" environment. The scenario is related to the "smart house" but instead of being adaptive and intelligent, the house (or environment) is supposed to respond to verbal instructions and questions by the human user. A special issue, we want to address, is the development of a sophisticated context model, and the use of contextual information to resolve ambiguities in the verbal input and to detect impossible or unreasonable actions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle