Människor observerar och interagerar med världen för att förvärva kunskap. De flesta befintliga maskinläsförståelse (MRC) uppgifter saknar dock den interaktiva, informationssökande komponenten av förståelse. Sådana uppgifter presenterar modeller med statiska dokument som innehåller all nödvändig information, vanligtvis koncentrerade till en enda kort delsträng. På så sätt kan modeller uppnå stark prestanda genom enkel ord- och frasbaserad mönstermatchning. Vi tar itu med detta problem genom att formulera en ny textbaserad frågesvarsuppgift: Fråga Svar med interaktiv text (QAit). I QAit måste en agent interagera med en delvis observerbar textbaserad miljö för att samla in information som krävs för att svara på frågor. QAit ställer frågor om existens, plats och attribut för objekt som finns i miljön. Datan är byggd med hjälp av en textbaserad spelgenerator som definierar den underliggande dynamiken i interaktion med miljön. Vi föreslår och utvärderar en uppsättning baslinjemodeller för QAit-uppgiften som inkluderar djupt förstärkande inlärningsagenter. Experiment visar att uppgiften utgör en stor utmaning för maskinläsande system, medan människor löser den relativt lätt.
Nyligen, Ref föreslå QAit, en uppsättning frågor svarsuppgifter baserat på spel som genereras med hjälp av TextWorld.
Interactive Language Learning by Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}