人工智能长远发展中的知识工程：以言语行为为例
人工智能
2022-02-03 v1
摘要
本文描述了知识工程的原则与实践，其能够支持开发跨领域与应用运作、并通过终身学习扩展其本体与词汇知识的整体性具语言智能体。作为示例，我们聚焦于对话行为建模，这是语言学、认知建模和统计自然语言处理中广泛研究的任务。我们描述了一种基于 OntoAgent 以知识为中心的认知架构的集成方法，并强调了以往将对话与其他智能体功能隔离的方法的局限性。
引用
@article{arxiv.2202.01040,
title = {Knowledge Engineering in the Long Game of Artificial Intelligence: The Case of Speech Acts},
author = {Marjorie McShane and Jesse English and Sergei Nirenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01040},
year = {2022}
}
备注
Presented at The Ninth Advances in Cognitive Systems (ACS) Conference 2021 (arXiv:2201.06134)