Interactive Natural Language Processing
这篇论文综述了交互自然语言处理 (iNLP) 的概念及其在不同L域的应用。iNLP 是一种新兴的自然语言处理 (NLP) 范式，旨在解决现有框架中存在的限制，同时与人工智能的终目标保持一致。
在这个框架中，语言模型被视为能够观察、行动和从外部实体获得反馈的代理。具体而言，语言模型可以与人类进行交互，更好地理解和满足用户需求，个性化回答，符合人类价值观，并改善用户体验;与知识库进行交互，增强语言表示，提G响应的上下文相关性，并动态利用外部信息生成更准确、明智的回答;与模型和工具进行交互，有效地分解和处理复杂的任务，利用特定L域的专业知识解决特定子任务，并促进社交行为模拟;与环境进行交互，学习着地表示语言，有效处理推理、计划和决策等任务。
该论文提出了 iNLP 的统一定义和框架，并对 iNLP 进行分类，包括交互对象、交互界面和交互方法等各个组件。此外，论文还探讨了该L域的评估方法、应用、伦理和安全问题，并讨论了未来的研究方向。该综述论文为对 iNLP 感兴趣的研究人员提供了一个多面的指南，并为该L域的当前景观和未来趋势提供了一个广阔的视角。
论文：
https://www.aminer.cn/pub/646c3addd68f896efa5d195b/
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