論文の概要: Mapping Language to Programs using Multiple Reward Components with Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00842v1
• Date: Sat, 2 Oct 2021 16:58:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:40:03.939637
• Title: Mapping Language to Programs using Multiple Reward Components with Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 逆強化学習を用いた複数逆成分を用いたプログラムへの言語マッピング
• Authors: Sayan Ghosh and Shashank Srivastava
• Abstract要約: 逆強化学習(Inverse Reinforcement Learning)として,言語からプログラムを生成する。 我々の手法による微調整は、強化学習(RL)を用いた競合手法よりもはるかに優れた性能を実現する。 生成プログラムは、RLに基づくアプローチよりも人間評価者によっても好まれており、関連性、完全性、人間に似ていると評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.107259467873092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mapping natural language instructions to programs that computers can process is a fundamental challenge. Existing approaches focus on likelihood-based training or using reinforcement learning to fine-tune models based on a single reward. In this paper, we pose program generation from language as Inverse Reinforcement Learning. We introduce several interpretable reward components and jointly learn (1) a reward function that linearly combines them, and (2) a policy for program generation. Fine-tuning with our approach achieves significantly better performance than competitive methods using Reinforcement Learning (RL). On the VirtualHome framework, we get improvements of up to 9.0% on the Longest Common Subsequence metric and 14.7% on recall-based metrics over previous work on this framework (Puig et al., 2018). The approach is data-efficient, showing larger gains in performance in the low-data regime. Generated programs are also preferred by human evaluators over an RL-based approach, and rated higher on relevance, completeness, and human-likeness.
• Abstract（参考訳）: 自然言語命令をコンピュータが処理できるプログラムにマッピングすることは根本的な課題である。 既存のアプローチでは、可能性に基づくトレーニングや、強化学習を使用して、1つの報酬に基づいてモデルを微調整する。 本稿では,逆強化学習として言語からプログラムを生成する。 我々は,いくつかの解釈可能な報酬成分を導入し,(1)線形結合した報酬関数,(2)プログラム生成のためのポリシーを共同学習する。 提案手法による微調整は,強化学習(RL)を用いた競合手法よりもはるかに優れた性能を実現する。 virtualhomeフレームワークでは、最長の共通サブシーケンスメトリックで最大9.0%、このフレームワークでの以前の作業よりもリコールベースのメトリックで14.7%改善されています(puig et al., 2018)。 このアプローチはデータ効率が高く,低データレシエーションのパフォーマンス向上を示すものだ。 生成したプログラムは、rlベースのアプローチよりも人間の評価者によって好まれ、関連性、完全性、人間らしく評価されている。

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