論文の概要: NaRLE: Natural Language Models using Reinforcement Learning with Emotion Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02148v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 16:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 17:30:52.455988
• Title: NaRLE: Natural Language Models using Reinforcement Learning with Emotion Feedback
• Title（参考訳）: NaRLE:感情フィードバックによる強化学習を用いた自然言語モデル
• Authors: Ruijie Zhou, Soham Deshmukh, Jeremiah Greer, Charles Lee
• Abstract要約: NARLEは、対話システムの自然言語理解を改善するためのフレームワークである。 2つの意図的分類問題に対して、事前学習された教師付き学習モデルの微調整に強化学習を用いることで、最大43%の性能を向上させることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.37277730514654556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current research in dialogue systems is focused on conversational assistants working on short conversations in either task-oriented or open domain settings. In this paper, we focus on improving task-based conversational assistants online, primarily those working on document-type conversations (e.g., emails) whose contents may or may not be completely related to the assistant's task. We propose "NARLE" a deep reinforcement learning (RL) framework for improving the natural language understanding (NLU) component of dialogue systems online without the need to collect human labels for customer data. The proposed solution associates user emotion with the assistant's action and uses that to improve NLU models using policy gradients. For two intent classification problems, we empirically show that using reinforcement learning to fine tune the pre-trained supervised learning models improves performance up to 43%. Furthermore, we demonstrate the robustness of the method to partial and noisy implicit feedback.
• Abstract（参考訳）: 現在の対話システムの研究は、タスク指向またはオープンドメインの設定で短い会話に取り組む会話アシスタントに焦点を当てている。 本稿では,タスクベースの会話アシスタントをオンラインで改善することに焦点を当て,その内容がそのタスクと完全に関係しているか否かを問わない文書型会話(eメールなど)を主に行っている。 我々は,対話システムの自然言語理解(NLU)コンポーネントを,顧客データのラベルを収集することなく改善するための,深層強化学習(RL)フレームワーク「NARLE」を提案する。 提案手法は,ユーザの感情とアシスタントの行動とを関連付け,ポリシー勾配を用いてNLUモデルを改善する。 2つの意図分類問題に対して,強化学習を用いて事前学習した教師付き学習モデルの微調整を行うことにより,最大43%の性能が向上することを示す。 さらに,提案手法の頑健さを暗黙のフィードバックの部分的かつ雑音的に示す。

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