Interactive Natural Language Processing

這篇論文綜述了交互自然語言處理 (iNLP) 的概念及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。iNLP 是一種新興的自然語言處理 (NLP) 范式，旨在解決現(xiàn)有框架中存在的限制，同時與人工智能的最終目標(biāo)保持一致。

在這個框架中，語言模型被視為能夠觀察、行動和從外部實(shí)體獲得反饋的代理。具體而言，語言模型可以與人類進(jìn)行交互，更好地理解和滿足用戶需求，個性化回答，符合人類價值觀，并改善用戶體驗(yàn);與知識庫進(jìn)行交互，增強(qiáng)語言表示，提高響應(yīng)的上下文相關(guān)性，并動態(tài)利用外部信息生成更準(zhǔn)確、明智的回答;與模型和工具進(jìn)行交互，有效地分解和處理復(fù)雜的任務(wù)，利用特定領(lǐng)域的專業(yè)知識解決特定子任務(wù)，并促進(jìn)社交行為模擬;與環(huán)境進(jìn)行交互，學(xué)習(xí)著地表示語言，有效處理推理、計(jì)劃和決策等任務(wù)。

該論文提出了 iNLP 的統(tǒng)一定義和框架，并對 iNLP 進(jìn)行分類，包括交互對象、交互界面和交互方法等各個組件。此外，論文還探討了該領(lǐng)域的評估方法、應(yīng)用、倫理和安全問題，并討論了未來的研究方向。該綜述論文為對 iNLP 感興趣的研究人員提供了一個全面的指南，并為該領(lǐng)域的當(dāng)前景觀和未來趨勢提供了一個廣闊的視角。

論文： https://www.aminer.cn/pub/646c3addd68f896efa5d195b/