نحن نبحث عن مسألة كيف تؤثر ردود الفعل التكيفية من عامل الظاهري على المدخلات اللغوية للمستخدم في بيئة ألعاب عالمية مشتركة. للقيام بذلك، نقوم بإجراء دراسة تجريبية استكشافية لمراقبة كيفية تأثير ردود الفعل اللغوية الفردية على إدخال خطاب المستخدم. نقدم لعبة تسيطر على الكلام، وإخلاء Apple الأساسية، حيث يتعلم الوكيل المهام المعقدة باستخدام معرفة قاعدة بأعمال بسيطة. تم تجهيز الوكيل بآلية تعليمية لرسم الأوامر الجديدة بتسلسل الإجراءات البسيطة، وكذلك القدرة على دمج إدخال المستخدم في ردود مكتوبة. يشارك الوكيل مرارا وتكرارا حالته المعرفة الداخلية من خلال الاستجابة لما يعرفه ولا يعرفه عن معنى اللغة والبيئة المشتركة. تركز ورقتنا على حلقة الملاحظات اللغوية من أجل تحليل طبيعة إدخال المستخدم. يتم توفير ردود الفعل من الوكيل في شكل حركة مرئية وردود لغوية مكتوبة. يتم إيلاء اهتمام خاص لإدماج مدخلات المستخدم في استجابات الوكيل وتحديث تعيينات الكلام إلى العمل بناء على الأوامر التي يقدمها المستخدم. من خلال دراستنا التجريبية، نقوم بتحليل نجاح المهمة ومقارنة الميزات المعجمية لإدخال المستخدم. تظهر النتائج الاختلاف في طول المدخلات والتنوع المعجمي عبر المستخدمين، مما يشير إلى ارتباط بين الاثنين يمكن دراستهما كذلك.
We investigate the question of how adaptive feedback from a virtual agent impacts the linguistic input of the user in a shared world game environment. To do so, we carry out an exploratory pilot study to observe how individualized linguistic feedback affects the user's speech input. We introduce a speech-controlled game, Apple Core-dination, in which an agent learns complex tasks using a base knowledge of simple actions. The agent is equipped with a learning mechanism for mapping new commands to sequences of simple actions, as well as the ability to incorporate user input into written responses. The agent repeatedly shares its internal knowledge state by responding to what it knows and does not know about language meaning and the shared environment. Our paper focuses on the linguistic feedback loop in order to analyze the nature of user input. Feedback from the agent is provided in the form of visual movement and written linguistic responses. Particular attention is given to incorporating user input into agent responses and updating the speech-to-action mappings based on commands provided by the user. Through our pilot study, we analyze task success and compare the lexical features of user input. Results show variation in input length and lexical variety across users, suggesting a correlation between the two that can be studied further.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
يمكن جمع كميات كبيرة من سجلات التفاعل من أنظمة NLP التي يتم نشرها في العالم الحقيقي.كيف يمكن الاستفادة من هذه الثروة من المعلومات؟يعد استخدام سجلات التفاعل هذه في إعداد تعليم التعزيز (RL) غير متصل نهجا واعدا.ومع ذلك، نظرا لطبيعة مهام NLP وقيود أنظمة
إن تقديم ملاحظات للطلاب ليس فقط في وضع علامة على إجاباتهم على النحو الصحيح أو غير صحيح، ولكن أيضا العثور على أخطاء في عملية التفكير التي دفعتهم إلى الإجابة غير الصحيحة.في هذه الورقة، نقدم تقنية لتعلم الآلات بسبب التسمية التوضيحية، وهي مهمة تحاول تحدي
الترجمة المعاكسة المعاكسة تعاليم على مستوى العالم.يمثل الانتقال القسري للتدريس عبر الإنترنت تحدي غارغانتوي لأي شخص من ذوي الخبرة فقط في تدريس وجها لوجه.يتطلب تعليم الترجمة عبر الإنترنت مناهجا متميزة لضمان أن الطلاب يمكنهم الوصول إلى أهداف التعلم المس
مع التعلم Landit العديد المصنعة، يمكن تدريب النماذج بناء على ردود فعل إيجابية وسالبة وردت للتنبؤات التاريخية، دون الحاجة إلى البيانات المسمى.ومع ذلك، غالبا ما تكون هذه الملاحظات متوفرة في أنظمة الحوار في العالم الحقيقي، ومع ذلك، فإن الهندسة المعمارية
نقدم أداة توفر تعليقات آلية للطلاب الذين يدرسون الكتابة الإسبانية.يتم إعطاء ردود الفعل لأربع فئات: تطوير الموضوع والتماسك واتفاقيات الكتابة ومؤضوها.يتم توفير الأداة بحرية متاحة عبر الوظيفة الإضافية ل Google Docs.يدرس دراسة مستخدم صغيرة مع طلاب المستو