SCAN：用于组合学习的简单语言驱动导航任务

SCAN：用于组合学习的简单语言驱动导航任务

SCAN Simple language-driven navigation tasks for studying compositional learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCAN

项目介绍

SCAN（Simple Compositional Agent Navigation tasks）是一个开源数据集，专为研究组合学习和零样本泛化而设计。SCAN任务灵感来源于CommAI环境，该环境的缩写为SCAN（Simplified versions of the CommAI Navigation tasks）。SCAN通过一系列简单的语言驱动导航任务，帮助研究者探索序列到序列的循环网络在处理组合技能和零样本泛化方面的表现。

项目技术分析

SCAN项目主要包括一系列命令和相应的动作序列。这些命令和动作基于基本动作（如“跳跃”、“行走”、“跑步”、“左转”等）和修饰语（如“两次”、“三次”、“和”、“之后”、“向左环绕”等）的组合定义。例如，命令“jump opposite left after walk around left”对应的动作序列是“左转 行走 左转 行走 左转 行走 左转 左转 跳跃”。

SCAN数据集的构建考虑了多种训练和测试分割方式，以便研究者在不同条件下比较算法表现。这些分割方式包括简单的训练-测试分割、基于长度的分割、添加新原语的分割、添加新模板的分割、添加原语填充的分割以及少量样本的设置等。

项目及应用场景

SCAN的主要应用场景在于自然语言处理（NLP）领域，特别是在序列到序列学习模型中研究组合学习和零样本泛化的能力。以下是一些具体的应用场景：

1. 模型训练与评估：SCAN提供了一个统一的环境，研究者可以训练和评估他们的模型在语言驱动导航任务中的表现。
2. 组合学习能力测试：SCAN通过其精心设计的命令和动作序列，允许研究者测试模型对复杂命令的理解和执行能力。
3. 零样本泛化研究：SCAN中的任务设计使得研究者能够探索模型在遇到未见过的命令或动作序列时的泛化能力。

项目特点

SCAN项目的特点包括：

• 简单性：SCAN任务的设计简单直观，使得研究者能够快速理解和应用。
• 灵活性：项目提供了多种训练-测试分割方式，适应不同的研究需求。
• 可扩展性：SCAN的框架允许研究者轻松添加新的原语、模板或填充语，以扩展数据集的复杂性。
• 标准化：SCAN的命令和动作序列定义具有一致性，有助于跨模型和算法的比较。

SCAN项目的开源特性和易于理解的命令结构使其成为研究组合学习和零样本泛化的理想平台。通过使用SCAN，研究者可以更好地理解序列到序列模型的内部机制，并在实际应用中提升模型的表现。对于对NLP和机器学习感兴趣的开发者和研究者来说，SCAN是一个不可多得的学习和实验资源。

SCAN Simple language-driven navigation tasks for studying compositional learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCAN