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L域的應用。iNLP 是一種新興的自然語言處理 (NLP) 范式，旨在解決現有框架中存在的限制，同時與人工智能的終目標保持一致。

在這個框架中，語言模型被視為能夠觀察、行動和從外部實體獲得反饋的代理。具體而言，語言模型可以與人類進行交互，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;與知識庫進行交互，增強語言表示，提G響應的上下文相關性，并動態利用外部信息生成更準確、明智的回答;與模型和工具進行交互，有效地分解和處理復雜的任務，利用特定L域的專業知識解決特定子任務，并促進社交行為模擬;與環境進行交互，學習著地表示語言，有效處理推理、計劃和決策等任務。

該論文提出了 iNLP 的統一定義和框架，并對 iNLP 進行分類，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L域的評估方法、應用、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多面的指南，并為該L域的當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/