論文の概要: Designing an Automatic Agent for Repeated Language based Persuasion Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04976v1
• Date: Tue, 11 May 2021 12:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 19:28:52.177374
• Title: Designing an Automatic Agent for Repeated Language based Persuasion Games
• Title（参考訳）: 繰り返し言語に基づく説得ゲームのための自動エージェントの設計
• Authors: Maya Raifer, Guy Rotman, Reut Apel, Moshe Tennenholtz, Roi Reichart
• Abstract要約: 繰り返す送信者(専門家) -- 受信者(意思決定者)ゲームを考える。 senderは、世界の状況について完全に知らされ、受信者にいくつかの可能な自然言語レビューの1つを送ることで、取引を受け入れるよう説得することを目的としている。 我々は、この繰り返しゲームをプレイする自動専門家をデザインし、最大報酬を達成することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.20930723085839
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Persuasion games are fundamental in economics and AI research and serve as the basis for important applications. However, work on this setup assumes communication with stylized messages that do not consist of rich human language. In this paper we consider a repeated sender (expert) -- receiver (decision maker) game, where the sender is fully informed about the state of the world and aims to persuade the receiver to accept a deal by sending one of several possible natural language reviews. We design an automatic expert that plays this repeated game, aiming to achieve the maximal payoff. Our expert is implemented within the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm, with deep learning models that exploit behavioral and linguistic signals in order to predict the next action of the decision maker, and the future payoff of the expert given the state of the game and a candidate review. We demonstrate the superiority of our expert over strong baselines, its adaptability to different decision makers, and that its selected reviews are nicely adapted to the proposed deal.
• Abstract（参考訳）: 説得ゲームは経済学とAI研究の基本であり、重要な応用の基礎として機能する。 しかし、この設定では、リッチな人間の言語を含まないスタイル化されたメッセージとの通信を想定している。 本稿では,送信者が世界の状況を十分に把握し,複数の可能な自然言語レビューの1つを送ることで,受取人に取引を受け入れるよう説得することを目的とした,繰り返し送信者(専門家)-受信者(意思決定者)ゲームについて考察する。 我々は、この繰り返しゲームをプレイする自動専門家をデザインし、最大報酬を達成することを目指している。 我々のエキスパートはモンテカルロ木探索(mcts)アルゴリズムに実装されており、意思決定者の次の行動を予測するために行動および言語信号を利用するディープラーニングモデルと、ゲームの状態と候補レビューを与えられた専門家の今後の報酬モデルを備えている。 我々は、エキスパートの強力なベースラインに対する優位性、異なる意思決定者への適応性、そして選択したレビューが提案されたディールにうまく適合していることを示します。

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