Interactive Natural Language Processing

解决问题：该论文旨在介绍交互式自然语言处理（iNLP）的新兴范式，旨在解决现有框架的局限性，并与人工智能的最终目标相一致。iNLP考虑语言模型作为代理，能够迭代地观察、行动和接收来自外部实体的反馈。

关键思路：iNLP的关键思路是将语言模型视为代理，通过与人类、知识库、模型和环境的交互，实现个性化响应、丰富语言表达、解决复杂任务和学习基于语言的环境表示等。相比当前领域的研究，iNLP提供了一种新的交互式方法，可以更好地满足用户需求，提高用户体验。

其他亮点：该论文提供了iNLP的全面调查，包括定义和框架、交互对象、交互接口、交互方法、评估方法、应用和伦理问题等。该论文还探讨了iNLP的未来研究方向。该论文没有提供开源代码，但使用了多个数据集，包括Wikipedia、SWAG、LAMBADA等。iNLP是一个快速发展的领域，值得进一步深入研究。

关于作者：该论文有多位主要作者，来自不同机构。其中一些机构包括伦敦大学学院、新加坡国立大学、香港中文大学等。根据我的数据库，作者们之前的代表作包括：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》、《Attention Is All You Need》、《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》等。

相关研究：近期其他相关的研究包括：《Interactive Learning for Natural Language Processing: Tasks, Methods, and Evaluations》（作者：Zhou et al.，机构：加州大学洛杉矶分校）、《Interactive Language Learning by Question Answering》（作者：Liu et al.，机构：斯坦福大学）等。

论文摘要：交互式自然语言处理 Zekun Wang、Ge Zhang、Kexin Yang、Ning Shi、Wangchunshu Zhou、Shaochun Hao、Guangzheng Xiong、Yizhi Li、Mong Yuan Sim、Xiuying Chen、Qingqing Zhu、Zhenzhu Yang、Adam Nik、Qi Liu、Chenghua Lin、Shi Wang、Ruibo Liu、Wenhu Chen、Ke Xu、Dayiheng Liu、Yike Guo、Jie Fu 交互式自然语言处理（iNLP）是自然语言处理领域中的一种新兴范式，旨在解决现有框架的局限性，同时与人工智能的最终目标保持一致。该范式将语言模型视为能够观察、行动并从外部实体迭代地接收反馈的代理。具体而言，这种情况下的语言模型可以：（1）与人类互动，以更好地理解和解决用户需求，个性化响应，与人类价值观保持一致，并改善整体用户体验；（2）与知识库互动，以事实知识丰富语言表达，增强响应的上下文相关性，并动态利用外部信息生成更准确、更知情的响应；（3）与模型和工具互动，以有效分解和解决复杂任务，利用专业知识处理特定子任务，并促进社交行为的模拟；（4）与环境互动，以学习语言的基础表达，有效地解决以环境观察为响应的推理、规划和决策等具体任务。本文提供了iNLP的全面调查，首先提出了该概念的统一定义和框架。然后，我们对iNLP进行了系统分类，剖析了其各个组成部分，包括交互对象、交互接口和交互方法。我们进一步深入探讨了该领域使用的评估方法，探索了其各种应用，审查了其伦理和安全问题，并讨论了未来的研究方向。本调查为对这一快速发展领域感兴趣的研究人员提供了一个入口，并提供了iNLP当前景观和未来轨迹的广泛视野。

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