論文の概要: Perceiving the World: Question-guided Reinforcement Learning for Text-based Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09597v2
• Date: Thu, 21 Apr 2022 06:18:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 00:47:42.549924
• Title: Perceiving the World: Question-guided Reinforcement Learning for Text-based Games
• Title（参考訳）: 世界を理解する:テキストゲームのための質問誘導強化学習
• Authors: Yunqiu Xu, Meng Fang, Ling Chen, Yali Du, Joey Tianyi Zhou and Chengqi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,環境に関する質問に答えることで,タスクやプーンアクションを自動的に分解する世界認識モジュールを提案する。 次に、強化学習から言語学習を分離する2段階学習フレームワークを提案し、サンプル効率をさらに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.11746320061965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-based games provide an interactive way to study natural language processing. While deep reinforcement learning has shown effectiveness in developing the game playing agent, the low sample efficiency and the large action space remain to be the two major challenges that hinder the DRL from being applied in the real world. In this paper, we address the challenges by introducing world-perceiving modules, which automatically decompose tasks and prune actions by answering questions about the environment. We then propose a two-phase training framework to decouple language learning from reinforcement learning, which further improves the sample efficiency. The experimental results show that the proposed method significantly improves the performance and sample efficiency. Besides, it shows robustness against compound error and limited pre-training data.
• Abstract（参考訳）: テキストベースのゲームは自然言語処理を研究するインタラクティブな方法を提供する。 深層強化学習はゲームプレイエージェントの開発において有効性を示しているが、サンプル効率の低さと大きなアクションスペースは、DRLが現実世界で適用されることを妨げる2つの大きな課題である。 本稿では,環境に関する質問に答えることで,タスクやプルーアクションを自動的に分解する世界認識モジュールの導入による課題に対処する。 次に、強化学習から言語学習を分離する2段階学習フレームワークを提案し、サンプル効率をさらに向上させる。 実験の結果,提案手法は性能と試料効率を著しく向上させることがわかった。 また,複合誤差に対するロバスト性や事前トレーニングデータの制限も示している。

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