Förverkligande av handlingsförutsättningar och effekter är ett viktigt steg i att modellera dynamiken i världen. I detta dokument ger vi uttryck för de semantiker i fråga om villkorliga relationer som utvunnits ur texten när det gäller planeringsoperationer. Utmaningen med att modellera denna koppling är att underbygga språket på relationsnivå. Denna typ av grundläggning gör det möjligt för oss att skapa planer på hög nivå baserade på språkabstractioner. Vår modell lär sig gemensamt att förutsäga förutsättningarna för relationer från text och att utföra planering på hög nivå som styrs av dessa relationer. Vi implementerar denna idé i den förstärkta inlärningsramen med hjälp av feedback som automatiskt erhålls från projektgenomförandeförsök. När den tillämpas på en komplex virtuell värld och text som beskriver den världen, vår relation extraktion teknik utför på samma sätt som en övervakad baslinje, vilket ger en F-mått på 66% jämfört med baslinjens 65%. Dessutom visar vi att en high-level planerare som utnyttjar dessa extraherade relationer betydligt överträffar en stark, text omedveten baslinje - framgångsrikt slutföra 80% av planeringsuppgifter jämfört med 69% för baslinjen.
REF extraherar förhandsrelationer från text, lär dig att kartlägga text till delmål (postvillkor) för en planerare.
Learning High-Level Planning from Text
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}