論文の概要: Deep RL with Hierarchical Action Exploration for Dialogue Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13465v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 09:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 13:12:47.341540
• Title: Deep RL with Hierarchical Action Exploration for Dialogue Generation
• Title（参考訳）: 対話生成のための階層的行動探索型深層rl
• Authors: Itsugun Cho, Ryota Takahashi, Yusaku Yanase, Hiroaki Saito
• Abstract要約: 本研究は,対話ポリシーの性能とサンプリングサイズが理論的および実験的に正の相関があることを示唆する。 サンプリングにおいて最も有望な応答カテゴリを探索することにより、この制限を軽減するために、新しい二重粒度Q関数を導入する。 本手法は、人間の感情的詳細を認識するために設計された複数の報酬関数からオフライン強化学習の方法を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventionally, since the natural language action space is astronomical, approximate dynamic programming applied to dialogue generation involves policy improvement with action sampling. However, such a practice is inefficient for reinforcement learning (RL) because the eligible (high action value) responses are very sparse, and the greedy policy sustained by the random sampling is flabby. This paper shows that the performance of dialogue policy positively correlated with sampling size by theoretical and experimental. We introduce a novel dual-granularity Q-function to alleviate this limitation by exploring the most promising response category to intervene in the sampling. It extracts the actions following the grained hierarchy, which can achieve the optimum with fewer policy iterations. Our approach learns in the way of offline RL from multiple reward functions designed to recognize human emotional details. Empirical studies demonstrate that our algorithm outperforms the baseline methods. Further verification presents that ours can generate responses with higher expected rewards and controllability.
• Abstract（参考訳）: 従来、自然言語アクション空間は天文学的であるため、対話生成に適用される近似動的プログラミングは、アクションサンプリングによる政策改善を伴う。 しかし, 適応性(高い動作値)の応答が非常に疎外であり, ランダムサンプリングによって維持される欲求政策が曖昧であるため, 強化学習(RL)では非効率である。 本稿では,対話政策の性能とサンプリングサイズとの関係を理論的および実験的に検討した。 サンプリングに介入する最も有望な応答カテゴリを探索することにより、この制限を緩和する新しい双粒度q関数を導入する。 きめ細かい階層に従ってアクションを抽出し、ポリシーの繰り返しを少なくすることで最適な処理を実現できる。 人間の感情的詳細を認識するために設計された複数の報酬関数からオフラインのRLを学習する。 実験により,本アルゴリズムがベースライン法を上回ることを示した。 さらなる検証により、より期待された報酬と制御可能性で反応を生成できることが示される。

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