WordCraft：一个用于评测常识智能体的基准环境
人工智能
2020-07-21 v1 计算与语言
机器学习
摘要
快速解决广泛现实世界任务的能力需要对世界具备常识性理解。然而，如何最好地从自然语言语料库中提取此类知识并将其与强化学习（RL）智能体相集成，仍是一个开放挑战。这部分归因于缺乏充分反映现实世界语义并提供相对于 RL 环境中观测而落地的知识源的轻量级仿真环境。为了更好地支持对利用常识知识的智能体的研究，我们提出了 WordCraft，一个基于 Little Alchemy 2 的 RL 环境。该轻量级环境运行快速，并构建于受现实世界语义启发的实体与关系之上。我们在此新基准上评估了若干表示学习方法，并提出了一种将知识图谱与 RL 智能体相集成的新方法。
引用
@article{arxiv.2007.09185,
title = {WordCraft: An Environment for Benchmarking Commonsense Agents},
author = {Minqi Jiang and Jelena Luketina and Nantas Nardelli and Pasquale Minervini and Philip H. S. Torr and Shimon Whiteson and Tim Rocktäschel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09185},
year = {2020}
}