如何实现人类与 NLP 模型间的有效合作：原则、形式化及展望综述

Chen Huang; Yang Deng; Wenqiang Lei; Jiancheng Lv; Tat-Seng Chua; Jimmy Xiangji Huang

如何实现人类与 NLP 模型间的有效合作：原则、形式化及展望综述

计算与语言 2025-05-23 v4 人工智能人机交互

作者: Chen Huang , Yang Deng , Wenqiang Lei , Jiancheng Lv , Tat-Seng Chua , Jimmy Xiangji Huang

摘要

随着大型语言模型（LLM）的进步，智能模型已从单纯的工具演变为具有自身目标与合作策略的自主智能体。这种演变在自然语言处理（NLP）领域催生了一种新范式，即人机合作，近年来在众多 NLP 任务中取得了显著进展。在本文中，我们迈出了第一步，对人机合作进行了全面综述，探讨了其原则、形式化及开放挑战。具体而言，我们引入了一种新的分类法，提供了一个总结现有方法的统一视角。此外，我们还讨论了潜在的前沿领域及其相应的挑战。我们将本研究视为一个切入点，为该领域更多突破性研究铺平道路。

关键词

人机合作大型语言模型自主智能体自然语言处理分类法

引用

@article{arxiv.2501.05714,
  title  = {How to Enable Effective Cooperation Between Humans and NLP Models: A Survey of Principles, Formalizations, and Beyond},
  author = {Chen Huang and Yang Deng and Wenqiang Lei and Jiancheng Lv and Tat-Seng Chua and Jimmy Xiangji Huang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05714},
  year   = {2025}
}

备注

ACL 2025 Main paper

如何实现人类与 NLP 模型间的有效合作：原则、形式化及展望综述

摘要

关键词

引用

备注

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