في هذه الورقة، نقول أننا نجس وكلاء متعدد الوسائط، أي تجسد الآلهة، يمكن أن يلعبون دورا مهما في تحريك معالجة اللغة الطبيعية نحو فهم عميق. "العوامل التفاعلية المميزة بالكامل، تصادف النموذج بين شخصين"، لكن وكيل لغة فقطلديه القليل من الوعي البيئي والطبيعة
.يجلب الوكلاء المتعددون فرصا جديدة لتفسير الصور والمعلومات الإضافية والإيماءات، وما إلى ذلك، والتي هي المزيد من المحاور التي تواصلها.نقترح أن يقوم الوكلاء المتعددون، من خلال تسهيل شكل من أشكال التفاعل بين الحاسوب البشري، بنية إضافية يمكن استخدامها لتدريب النماذج التي تنقل أنظمة NLP أقرب إلى فهم حقيقي "" للغة المؤطرة، ونناقش الدراسات المستمرة باستخدام الأنظمة الحالية.
كيف يمكننا تصميم أنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتعلم من ردود الفعل البشرية؟هناك هيئة بحثية متزايدة من أطر NLP البشرية (HITL) التي تدمج بشكل مستمر ردود الفعل الإنسانية لتحسين النموذج نفسه.Hitl NLP Research NLP NATCENT ولكن MultiriSious - حل م
شاكل NLP المختلفة، وجمع تعليقات متنوعة من أشخاص مختلفين، وتطبيق أساليب مختلفة للتعلم من ردود الفعل الإنسانية.نقدم دراسة استقصا لمجتمعات Hitl NLP من كل من مجتمعات التعلم الآلي (ML) وتفاديا الإنسان (HCI) التي تسلط الضوء على تاريخها القصير الذي يلهم، ويلخص تماما الأطر الأخيرة التي تركز على مهامها وأهدافها والتفاعلات البشرية وتعلم ردود الفعلطرق.أخيرا، نناقش الدراسات المستقبلية لإدماج ردود فعل إنسانية في حلقة تطوير NLP.
