Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Effect of Efficient Messaging and Input Variability on Neural-Agent Iterated Language Learning

論文の概要: The Effect of Efficient Messaging and Input Variability on Neural-Agent Iterated Language Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07637v1
Date: Thu, 15 Apr 2021 17:50:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 15:19:46.015213
Title: The Effect of Efficient Messaging and Input Variability on Neural-Agent Iterated Language Learning
Title（参考訳）: ニューラルエージェント反復型言語学習における効率的なメッセージングと入力変動の影響
Authors: Yuchen Lian, Arianna Bisazza and Tessa Verhoef
Abstract要約: 同様のトレードオフは、ニューラルネットワークベースのエージェントによる反復言語学習の最近のシミュレーションでは見られていない。本研究は,エージェントの労力に基づく圧力の欠如と,初期入力言語における変数の欠如という,2つの重要な要因から,この結果を再評価するものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9434930072968584
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Natural languages commonly display a trade-off among different strategies to convey constituent roles. A similar trade-off, however, has not been observed in recent simulations of iterated language learning with neural network based agents (Chaabouni et al., 2019b). In this work, we re-evaluate this result in the light of two important factors, namely: the lack of effort-based pressure in the agents and the lack of variability in the initial input language.
Abstract（参考訳）: 自然言語は一般的に、構成的役割を伝える様々な戦略のトレードオフを示す。しかし、ニューラルネットワークベースのエージェント(chaabouni et al., 2019b)による反復型言語学習の最近のシミュレーションでは、同様のトレードオフは観測されていない。本研究は,エージェントの労力に基づく圧力の欠如と,初期入力言語における変数の欠如という,2つの重要な要因から,この結果を再評価するものである。

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