論文の概要: Reinforcement Learning-driven Information Seeking: A Quantum Probabilistic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02372v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 21:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:39:30.366186
• Title: Reinforcement Learning-driven Information Seeking: A Quantum Probabilistic Approach
• Title（参考訳）: 強化学習駆動型情報探索:量子確率論的アプローチ
• Authors: Amit Kumar Jaiswal, Haiming Liu, Ingo Frommholz
• Abstract要約: 情報フォアガー(英: information forager)は、通常決定的な不確実性の対象となる代替コンテンツを探し(または捕食する)ながら、情報の一部に付随する情報である。 本稿では,フォアガー探索をモデル化するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.875312133832079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding an information forager's actions during interaction is very important for the study of interactive information retrieval. Although information spread in uncertain information space is substantially complex due to the high entanglement of users interacting with information objects~(text, image, etc.). However, an information forager, in general, accompanies a piece of information (information diet) while searching (or foraging) alternative contents, typically subject to decisive uncertainty. Such types of uncertainty are analogous to measurements in quantum mechanics which follow the uncertainty principle. In this paper, we discuss information seeking as a reinforcement learning task. We then present a reinforcement learning-based framework to model forager exploration that treats the information forager as an agent to guide their behaviour. Also, our framework incorporates the inherent uncertainty of the foragers' action using the mathematical formalism of quantum mechanics.
• Abstract（参考訳）: 対話型情報検索の研究において,対話中の情報フォアガーの行動を理解することが重要である。 不確かな情報空間に広がる情報は、情報オブジェクト(テキスト、画像など)と対話するユーザの密接度が高いため、実質的に複雑である。 しかし、情報フォアガーは、一般的に、代替コンテンツを探し(または飼料)しながら情報(情報ダイエット)を伴い、決定的な不確実性に陥る。 このような不確実性は、不確実性原理に従う量子力学における測定と類似している。 本稿では,強化学習タスクとしての情報探索について述べる。 次に,情報フォアガーをエージェントとして扱うフォアガー探索をモデル化する強化学習ベースのフレームワークを提案する。 また, この枠組みは, 量子力学の数学的形式論を用いて, フォアゲラーの作用に固有の不確実性を取り入れたものである。

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