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여기에서는 끝없는 언어 학습기를 구축하는 문제를 다룹니다. 즉, 영원히 실행되며 매일 (1) 웹에서 정보를 추출하거나 읽어 점점 더 커지는 구조화된 지식 기반을 채워야 하고, (2) 이전 날보다 이 작업을 더 잘 수행하는 방법을 배우는 지능형 컴퓨터 에이전트를 말합니다. 특히, 우리는 이러한 에이전트를 위한 접근법 및 설계 원칙 세트를 제안하고, 67일 동안 실행된 후 74%의 추정 정확도로 242,000개 이상의 믿음을 포함하는 지식 기반을 추출하는 방법을 이미 배운 시스템의 부분 구현을 설명하며, 끝없는 학습 에이전트를 구축하려는 이 초기 시도에서 얻은 교훈에 대해 논의합니다.
Carlson et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.
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