論文の概要: Self-play for Data Efficient Language Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04872v1
• Date: Sat, 10 Oct 2020 02:09:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 23:02:52.586359
• Title: Self-play for Data Efficient Language Acquisition
• Title（参考訳）: データ効率の良い言語習得のためのセルフプレイ
• Authors: Charles Lovering and Ellie Pavlick
• Abstract要約: 学習エージェントにおける言語習得の効率と品質を向上させるために,コミュニケーションの対称性を利用する。 直接監督の代わりにセルフプレイを使用することで、エージェントが役割間で知識を伝達できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.86261546611472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When communicating, people behave consistently across conversational roles: People understand the words they say and are able to produce the words they hear. To date, artificial agents developed for language tasks have lacked such symmetry, meaning agents trained to produce language are unable to understand it and vice-versa. In this work, we exploit the symmetric nature of communication in order to improve both the efficiency and quality of language acquisition in learning agents. Specifically, we consider the setting in which an agent must learn to both understand and generate words in an existing language, but with the assumption that access to interaction with "oracle" speakers of the language is very limited. We show that using self-play as a substitute for direct supervision enables the agent to transfer its knowledge across roles (e.g. training as a listener but testing as a speaker) and make better inferences about the ground truth lexicon using only a handful of interactions with the oracle.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションを行うとき、人々は会話の役割に対して一貫して振る舞う: 人は自分の言葉を理解し、聞く言葉を生成できる。 これまで、言語タスクのために開発された人工エージェントは、そのような対称性を欠いていた。 本研究では,学習エージェントにおける言語習得の効率と品質を改善するために,コミュニケーションの対称性を利用する。 具体的には、エージェントが既存の言語で単語の理解と生成の両方を学ばなければならない場合を考えるが、その言語の"oracle"話者との対話へのアクセスは極めて限定的であると仮定する。 直接監督の代用としてセルフプレイを使用することで、エージェントは役割間で知識を伝達し(例えば、リスナとしてのトレーニングと話者としてのテスト)、oracleとのほんの一握りの対話を使って、基礎的真理のレキシコンについてより良い推論を行うことができる。

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