論文の概要: Simulating Bandit Learning from User Feedback for Extractive Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10079v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 17:47:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 15:15:34.479262
• Title: Simulating Bandit Learning from User Feedback for Extractive Question Answering
• Title（参考訳）: 抽出質問応答のためのユーザフィードバックからの帯域学習のシミュレーション
• Authors: Ge Gao, Eunsol Choi, Yoav Artzi
• Abstract要約: 教師付きデータを用いたフィードバックのシミュレーションにより,ユーザフィードバックからの学習を抽出的質問応答に適用する。 当初は少数の例でトレーニングしたシステムが,モデル予測された回答に対するユーザからのフィードバックを劇的に改善できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.97943858898579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study learning from user feedback for extractive question answering by simulating feedback using supervised data. We cast the problem as contextual bandit learning, and analyze the characteristics of several learning scenarios with focus on reducing data annotation. We show that systems initially trained on a small number of examples can dramatically improve given feedback from users on model-predicted answers, and that one can use existing datasets to deploy systems in new domains without any annotation, but instead improving the system on-the-fly via user feedback.
• Abstract（参考訳）: ユーザフィードバックからの学習を,教師付きデータを用いたフィードバックのシミュレーションにより学習する。 この問題をコンテキストバンディット学習としてキャストし,データアノテーションの削減に着目して,複数の学習シナリオの特徴を分析する。 モデル予測された回答に対するユーザからのフィードバックを劇的に改善し、既存のデータセットを使用して、アノテーションを使わずに新しいドメインにシステムをデプロイし、代わりにユーザからのフィードバックによってオンザフライでシステムを改善することができることを示す。

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