最新综述：作为体现具体化自然语言环境的文本世界

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 王馨月

学校 | 四川大学本科生

研究方向 | 自然语言处理

概要

文本世界是具体化代理（embodied agent）的虚拟环境，与 2D 或 3D 环境不同，文本世界仅使用文本描述进行渲染。这些环境提供了一种替代高保真 3D 环境的方法，由于它们具有较低入门门槛，提供了研究语义、组合推理和其他具有丰富高级动作空间的高级任务的能力，同时控制感知输入。

这篇系统综述概述了文本世界的工具、环境和 agent 建模的最新发展，同时检查了知识图、常识推理、将文本世界性能迁移学习到更高保真度环境的最新趋势，以及近期发展目标。一旦实现，文本世界将成为自然语言处理的一个有吸引力的通用研究范式。

论文标题：

A Systematic Survey of Text Worlds as Embodied Natural Language Environments

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2107.04132.pdf

引言

Embodied agents 提供了一个实验范式来研究语义表征在各种现实世界任务中的开发和使用，从家务到导航再到化学合成。虽然机器人代理是研究具体化的主要工具，但机器人模型的构建成本很高，并且实验可能很慢或难以扩展。 

虚拟代理和具体的虚拟环境有助于缓解其中的许多问题，允许以比现实世界环境快几个数量级的速度并行运行大规模模拟，同时可以构建受控虚拟环境以进行探索 特定任务——尽管这种速度优势是以虚拟 3D 环境建模为代价的，而这代价可能是巨大的。

文本世界——通过文本描述而不是通过像素以图形方式呈现的具体环境（如图）——已成为最近的方法论重点，它允许研究许多具体的研究问题，同时降低与建模复杂和逼真的 3D 环境相关的一些开发成本。 

不仅仅能降低开发成本，文本世界还可以提供范式，以在比感知基础研究更高的层次上研究发展知识表示、具体任务学习和迁移学习，从而使不同的研究问题能够独立于感知输入的开放问题来探索这些主题 、对象分割和对象分类在视觉社区中的定期研究。

实体代理的模拟引擎

如图，是按环境渲染保真度分类的示例具体化模拟环境：

文本世界环境

如图，是选择 3D、网格世界和基于文本的环境的动作空间复杂性的汇总统计数据，数据表明与其他模拟器相比，文本世界通常具有较大的动作空间。

文本世界代理

如图，是基准交互式小说环境下的代理表现。

当前的限制与挑战

• 环境复杂度有限，目前很难创作负责的世界；

• 当前的规划语言为环境建模提供了部分解决方案；

• 环境复杂性的分析可以为代理设计和评估提供信息；

• 文本世界与 3D 环境间的迁移学习。

特别鸣谢

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