論文の概要: Reinforcement learning of minimalist grammars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00359v1
• Date: Thu, 30 Apr 2020 14:25:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 05:46:46.103308
• Title: Reinforcement learning of minimalist grammars
• Title（参考訳）: 最小主義文法の強化学習
• Authors: Peter beim Graben, Ronald R\"omer, Werner Meyer, Markus Huber, Matthias Wolff
• Abstract要約: 最先端の言語技術は、関連するキーワードに対して音響解析された音声信号をスキャンする。 単語はセマンティックスロットに挿入され、ユーザの意図を解釈する。 メンタルレキシコンは、ユーザとのインタラクション中に認知エージェントによって取得されなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5862282909017474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-controlled user interfaces facilitate the operation of devices and household functions to laymen. State-of-the-art language technology scans the acoustically analyzed speech signal for relevant keywords that are subsequently inserted into semantic slots to interpret the user's intent. In order to develop proper cognitive information and communication technologies, simple slot-filling should be replaced by utterance meaning transducers (UMT) that are based on semantic parsers and a mental lexicon, comprising syntactic, phonetic and semantic features of the language under consideration. This lexicon must be acquired by a cognitive agent during interaction with its users. We outline a reinforcement learning algorithm for the acquisition of syntax and semantics of English utterances, based on minimalist grammar (MG), a recent computational implementation of generative linguistics. English declarative sentences are presented to the agent by a teacher in form of utterance meaning pairs (UMP) where the meanings are encoded as formulas of predicate logic. Since MG codifies universal linguistic competence through inference rules, thereby separating innate linguistic knowledge from the contingently acquired lexicon, our approach unifies generative grammar and reinforcement learning, hence potentially resolving the still pending Chomsky-Skinner controversy.
• Abstract（参考訳）: 音声制御されたユーザインタフェースは、デバイスや家庭用機能の操作を容易にする。 最先端の言語技術は、関連するキーワードについて音響分析された音声信号をスキャンし、その後セマンティックスロットに挿入してユーザの意図を解釈する。 適切な認知情報やコミュニケーション技術を開発するためには, 音声, 音声, 意味的特徴を考慮に入れた, 意味的パーサーに基づく発話の意味伝達者(UMT)と, 心的辞書に置き換えるべきである。 この語彙は、ユーザとのインタラクション中に認知エージェントによって取得されなければならない。 生成言語学の最近の計算実装であるミニマリスト文法(MG)に基づく英語発話の構文と意味習得のための強化学習アルゴリズムの概要を述べる。 英語の宣言文は、述語論理の式として符号化された発話の意味対(UMP)の形で、教師によってエージェントに提示される。 MGは推論規則によって普遍的な言語能力の体系化を図り、自然言語知識を同時に獲得した語彙から切り離すため、我々のアプローチは生成文法と強化学習を統一し、現在進行中のチョムスキー・スキナー論争を解決する可能性がある。

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