Fugu-MT 論文翻訳(概要): Survey on reinforcement learning for language processing

論文の概要: Survey on reinforcement learning for language processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05565v1
Date: Mon, 12 Apr 2021 15:33:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-13 20:06:54.430038
Title: Survey on reinforcement learning for language processing
Title（参考訳）: 言語処理のための強化学習に関する調査
Authors: Victor Uc-Cetina, Nicolas Navarro-Guerrero, Anabel Martin-Gonzalez, Cornelius Weber, Stefan Wermter
Abstract要約: 本稿では,自然言語処理の諸問題に対する強化学習手法の現状について概説する。問題の詳細な説明とRLがそれらを解決するのに適している理由の議論を提供します。強化学習の恩恵を受ける自然言語処理における有望な研究方向について詳述する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.738843098424816
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years some researchers have explored the use of reinforcement learning (RL) algorithms as key components in the solution of various natural language processing tasks. For instance, some of these algorithms leveraging deep neural learning have found their way into conversational systems. This paper reviews the state of the art of RL methods for their possible use for different problems of natural language processing, focusing primarily on conversational systems, mainly due to their growing relevance. We provide detailed descriptions of the problems as well as discussions of why RL is well-suited to solve them. Also, we analyze the advantages and limitations of these methods. Finally, we elaborate on promising research directions in natural language processing that might benefit from reinforcement learning.
Abstract（参考訳）: 近年, 様々な自然言語処理タスクの解法において, 強化学習(RL)アルゴリズムを重要な要素として活用する研究が進められている。例えば、深層学習を活用するこれらのアルゴリズムの中には、会話システムへの道を見出したものもある。本稿では,自然言語処理における様々な問題に対するrl法の利用可能性について,主に会話型システムに着目し,その関連性が高まることに着目して,rl法の現状について概説する。この問題の詳細な説明と、なぜRLがそれらを解決するのに適しているのかについて議論する。また,これらの手法の利点と限界も分析する。最後に,強化学習の恩恵を受ける自然言語処理における有望な研究方向について詳述する。

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