Vi föreslår en målstyrd webbnavigering som ett riktmärke för att utvärdera en agent med förmåga att förstå naturligt språk och planera för delvis observerade miljöer. I denna utmanande uppgift navigerar en agent genom en webbplats, som representeras som en graf bestående av webbsidor som noder och hyperlänkar som riktade kanter, för att hitta en webbsida där en fråga visas. Agenten är skyldig att ha sofistikerade hög nivå resonemang baserat på naturliga språk och effektiv sekventiell beslutsfattande förmåga att lyckas. Vi släpper ett programverktyg, WebNav, som automatiskt omvandlar en webbplats till denna måldrivna webbnavigeringsuppgift, och som ett exempel gör vi WikiNav, ett dataset konstruerat från den engelska Wikipedia. Vi utvärderar i stor utsträckning olika varianter av neurala nätbaserade artificiella medel på WikiNav och observerar att den föreslagna måldrivna webbnavigeringen väl speglar framstegen i modeller, vilket gör den till ett lämpligt riktmärke för att utvärdera framtida framsteg. Dessutom utökar vi WikiNav med frågeställarpar från Jeopardy! och testa det föreslagna agenset baserat på återkommande neurala nätverk mot starka inverterade indexbaserade sökmotorer. De artificiella agenter som utbildats på WikiNav överträffar de motorbaserade tillvägagångssätten och visar kapaciteten hos den föreslagna målstyrda navigeringen som en bra proxy för att mäta framstegen i verkliga uppgifter såsom fokuserad krypning och svar på frågor.
REF föreslår att man utbildar en agent som navigerar genom en webbgraf för att hitta en webbsida där en fråga dyker upp.
End-to-End Goal-Driven Web Navigation
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}