I motsats till de flesta naturliga språkbearbetning forskning, som använder sig av statiska datauppsättningar, lär sig människor språk interaktivt, jordad i en miljö. I detta arbete föreslår vi ett interaktivt inlärningsförfarande som kallas Mechanical Turker Descent (MTD) och använder det för att träna agenter för att utföra naturliga språk kommandon grund i en fantasi text äventyrsspel. I MTD tävlar Turkers om att utbilda bättre agenter på kort sikt och samarbetar genom att dela med sig av sina agenters färdigheter på lång sikt. Detta resulterar i en gamifierad, engagerande erfarenhet för turkarna och en bättre kvalitetsundervisningssignal för agenterna jämfört med statiska dataset, eftersom turkarna naturligt anpassar träningsdata till agentens förmågor.
Mekanisk Turker Descent föreslår en gamifierad miljö för samarbetsutbildning av grundade språkinlärningsagenter under flera omgångar REF.
Mastering the Dungeon: Grounded Language Learning by Mechanical Turker Descent
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}