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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13465v2
• Date: Sat, 6 May 2023 08:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 20:56:45.265800
• 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: 本稿では,対話政策の性能がサンプリングサイズと正の相関があることを理論的解析および実験により示す。 サンプリングプロセスにおいて最も有望な応答カテゴリを探索する新しい二重粒度Q関数を導入する。 提案手法は,より詳細な階層構造に基づくアクションを抽出し,より少ないポリシー反復で最適な処理を実現する。
• 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: Traditionally, approximate dynamic programming is employed in dialogue generation with greedy policy improvement through action sampling, as the natural language action space is vast. However, this practice is inefficient for reinforcement learning (RL) due to the sparsity of eligible responses with high action values, which leads to weak improvement sustained by random sampling. This paper presents theoretical analysis and experiments showing that the dialogue policy's performance is positively correlated with the sampling size. To alleviate this limitation, we introduce a novel dual-granularity Q-function that explores the most promising response category to intervene in the sampling process. Our approach extracts actions based on a grained hierarchy, achieving the optimum with fewer policy iterations. Additionally, we use offline RL and learn from multiple reward functions designed to capture emotional nuances in human interactions. Empirical studies demonstrate that our algorithm outperforms baselines across automatic metrics and human evaluations. Further testing reveals that ours generates responses with higher expected rewards and controllability.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、自然言語のアクション空間が広大なため、アクションサンプリングによるグリージーポリシーの改善と対話生成に近似動的プログラミングが用いられている。 しかし、このプラクティスは、高いアクション値を持つ応答の空間性のため、強化学習(RL)では非効率であり、ランダムサンプリングによって改善が持続する。 本稿では,対話政策の性能がサンプリングサイズと正の相関を示す理論的解析と実験を行う。 この制限を緩和するために、サンプリングプロセスに介入する最も有望な応答圏を探索する新しい双粒度q関数を導入する。 当社のアプローチは,粒度階層に基づいたアクションを抽出し,少ないポリシーイテレーションで最適な結果を得る。 さらに、オフラインRLを用いて、人間のインタラクションにおける感情的ニュアンスを捉えるために設計された複数の報酬関数から学習する。 実験的な研究により、我々のアルゴリズムは自動測定と人的評価でベースラインを上回ります。 さらなるテストでは、期待される報酬とコントロール可能性の高いレスポンスが生成される。

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