TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Learning to Follow Navigational Directions"

We present a system that learns to follow navigational natural language directions. Where traditional models learn from linguistic annotation or word distributions, our approach is grounded in the world, learning by apprenticeship from routes through a map paired with English descriptions. Lacking an explicit alignment between the text and the reference path makes it difficult to determine what portions of the language describe which aspects of the route. | Learning to Follow Navigational Directions Adam Vogel and Dan Jurafsky Department of Computer Science Stanford University acvogel jurafsky @ Abstract We present a system that learns to follow navigational natural language directions. Where traditional models learn from linguistic annotation or word distributions our approach is grounded in the world learning by apprenticeship from routes through a map paired with English descriptions. Lacking an explicit alignment between the text and the reference path makes it difficult to determine what portions of the language describe which aspects of the route. We learn this correspondence with a reinforcement learning algorithm using the deviation of the route we follow from the intended path as a reward signal. We demonstrate that our system successfully grounds the meaning of spatial terms like above and south into geometric properties of paths. 1 Introduction Spatial language usage is a vital component for physically grounded language understanding systems. Spoken language interfaces to robotic assistants Wei et al. 2009 and Geographic Information Systems Wang et al. 2004 must cope with the inherent ambiguity in spatial descriptions. The semantics of imperative and spatial language is heavily dependent on the physical setting it is situated in motivating automated learning approaches to acquiring meaning. Traditional accounts of learning typically rely on linguistic annotation Zettlemoyer and Collins 2009 or word distributions Curran 2003 . In contrast we present an apprenticeship learning system which learns to imitate human instruction following without linguistic annotation. Solved using a reinforcement learning algorithm our system acquires the meaning of spatial words through 1. go vertically down until you re underneath eh diamond mine 2. then eh go right until you re 3. you re between springbok and highest viewpoint Figure 1 A path appears on the instruction giver s map who describes it to the .

• Báo cáo khoa học
• Learning to Follow
• Navigational Directions
• Adam Vogel and Dan Jurafsky
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• BMC Pediatrics
• School age assessment
• Long term follow up
• Home learning environment
• Cohort study
• Early childhood
• Journal of technology and science education
• Follow up and feedback processes in the EHEA
• Feedback processes in the EHEA
• Student centered learning
• European higher education area
• Q:skills for success listening and speaking
• Skills for success listening English
• Skills for success speaking English
• People follow fashion trend
• English learning topics
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball