在丰富三维积木世界中学习可解释的空间操作
计算与语言
2017-12-27 v2
摘要
本文研究将自然语言指令映射到三维积木世界中复杂空间动作的问题。我们首先引入一个新数据集，将复杂三维空间操作与丰富的自然语言描述配对，这些描述需要诸如“镜像”、“扭转”与“平衡”等复杂空间与语用解释。该数据集构建于 Bisk、Yuret 与 Marcu (2016) 的仿真环境之上，其语言显著更丰富且更复杂，同时将原二维环境中的数据集规模扩大一倍，新增 100 个世界配置与 250,000 个词符。此外，我们提出一种新的神经架构，在取得有竞争力结果的同时自动发现一组可解释的空间操作（图 5）。
引用
@article{arxiv.1712.03463,
title = {Learning Interpretable Spatial Operations in a Rich 3D Blocks World},
author = {Yonatan Bisk and Kevin J. Shih and Yejin Choi and Daniel Marcu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.03463},
year = {2017}
}
备注
AAAI 2018