Flin: واجهة لغة طبيعية مرنة للملاحة على شبكة الإنترنت

يمكن لمساعدات منظمة العفو الدولية الآن تنفيذ مهام للمستخدمين بالتفاعل بشكل مباشر مع موقع UIS بشكل مباشر.لا يمكن أن تتكيف تقنيات التحليل الدلالي الحالية والفتحية بمرونة مع العديد من مواقع الويب المختلفة دون إعادة تدريبها باستمرار.نقترح Flin، وهي واجهة لغة طبيعية للملاحة على شبكة الإنترنت التي تقوم بتقدم أوامر المستخدم إلى إجراءات المستوى المفاهيم (بدلا من إجراءات UI ذات المستوى المنخفض)، وبالتالي القدرة على التكيف بمرونة مع مواقع الويب المختلفة والتعامل مع طبيعتها العابرة.نحن نؤيد ذلك كمشكلة في الترتيب: مع إعطاء أمر مستخدم وشباج ويب، يتعلم Flin تسجيل تعليمات الملاحة الأكثر صلة (تنطوي على قيم العمل والمعلمات).لتدريب وتقييم Flin، نجمع مجموعة بيانات باستخدام تسعة مواقع مشهورة من ثلاثة مجالات.تظهر نتائجنا أن Flin تمكنت من التكيف مع مواقع الويب الجديدة في مجال معين.

AI assistants can now carry out tasks for users by directly interacting with website UIs. Current semantic parsing and slot-filling techniques cannot flexibly adapt to many different websites without being constantly re-trained. We propose FLIN, a natural language interface for web navigation that maps user commands to concept-level actions (rather than low-level UI actions), thus being able to flexibly adapt to different websites and handle their transient nature. We frame this as a ranking problem: given a user command and a webpage, FLIN learns to score the most relevant navigation instruction (involving action and parameter values). To train and evaluate FLIN, we collect a dataset using nine popular websites from three domains. Our results show that FLIN was able to adapt to new websites in a given domain.