Förståelse av procedurspråket kräver att man förutser åtgärdernas orsakseffekter, även om de inte uttryckligen anges. I detta arbete introducerar vi Neural Process Networks för att förstå procedurtext genom (neural) simulering av handlingsdynamik. Vår modell kompletterar befintliga minnesarkitekturer med dynamisk enhetsspårning genom att explicit modellera åtgärder som statstransformatorer. Modellen uppdaterar tillstånden för enheterna genom att utföra inlärda verksamhetsutövare. Empiriska resultat visar att vår föreslagna modell kan resonera om de ouppskattade kausala effekterna av åtgärder, så att den kan ge mer exakt kontextuell information för att förstå och generera procedurtext, samtidigt som den erbjuder mer tolkningsbara interna representationer än befintliga alternativ.
REF arbetade med att motivera icke-nämnda orsakseffekter och därigenom förbättra förståelsen och skapandet av förfarandetext för matlagningsrecept.
Simulating Action Dynamics with Neural Process Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}