論文の概要: Pre-trained Language Models as Prior Knowledge for Playing Text-based Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08408v1
• Date: Sun, 18 Jul 2021 10:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 15:18:09.330104
• Title: Pre-trained Language Models as Prior Knowledge for Playing Text-based Games
• Title（参考訳）: テキストベースゲームの事前知識としての事前学習言語モデル
• Authors: Ishika Singh and Gargi Singh and Ashutosh Modi
• Abstract要約: 本稿では,LMフレームワークを用いたシンプルなRLを提案することにより,エージェントの意味的理解を改善する。 我々は,この人気ゲームであるZolk1において,我々のモデルがどのように既存のエージェントよりも優れているかを実証するために,我々のフレームワークの詳細な研究を行う。 提案手法は,テキストゲームの他のセットにおける最先端モデルに対して,コンパレントに機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.423547527175808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, text world games have been proposed to enable artificial agents to understand and reason about real-world scenarios. These text-based games are challenging for artificial agents, as it requires understanding and interaction using natural language in a partially observable environment. In this paper, we improve the semantic understanding of the agent by proposing a simple RL with LM framework where we use transformer-based language models with Deep RL models. We perform a detailed study of our framework to demonstrate how our model outperforms all existing agents on the popular game, Zork1, to achieve a score of 44.7, which is 1.6 higher than the state-of-the-art model. Our proposed approach also performs comparably to the state-of-the-art models on the other set of text games.
• Abstract（参考訳）: 近年, 人工エージェントが現実世界のシナリオを理解し, 推論できるように, テキストワールドゲームが提案されている。 これらのテキストベースのゲームは、部分的に観察可能な環境で自然言語による理解と相互作用を必要とするため、人工エージェントにとって難しい。 本稿では,Deep RLモデルを用いたトランスフォーマーベース言語モデルを用いて,シンプルなRLをLMフレームワークで提案することにより,エージェントの意味的理解を改善する。 我々は、我々のモデルが人気ゲームであるzork1の既存のエージェントを上回って44.7という最新モデルよりも1.6高いスコアを得る方法を示すために、フレームワークの詳細な研究を行います。 提案手法は,他のテキストゲームにおける最先端モデルと同等に機能する。

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