論文の概要: Yes, this Way! Learning to Ground Referring Expressions into Actions with Intra-episodic Feedback from Supportive Teachers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12880v1
• Date: Mon, 22 May 2023 10:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 17:01:33.624702
• Title: Yes, this Way! Learning to Ground Referring Expressions into Actions with Intra-episodic Feedback from Supportive Teachers
• Title（参考訳）: はい、こちらです! 支援教師からの感情内フィードバックによる行動への参照表現の学習
• Authors: Philipp Sadler, Sherzod Hakimov and David Schlangen
• Abstract要約: 本研究は,協調的な環境下でのエポゾディック内フィードバックを評価するための最初の研究である。 以上の結果から,エポゾディック内フィードバックにより,参加者はシーンの複雑さの側面を一般化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.211628096103475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to pick up on language signals in an ongoing interaction is crucial for future machine learning models to collaborate and interact with humans naturally. In this paper, we present an initial study that evaluates intra-episodic feedback given in a collaborative setting. We use a referential language game as a controllable example of a task-oriented collaborative joint activity. A teacher utters a referring expression generated by a well-known symbolic algorithm (the "Incremental Algorithm") as an initial instruction and then monitors the follower's actions to possibly intervene with intra-episodic feedback (which does not explicitly have to be requested). We frame this task as a reinforcement learning problem with sparse rewards and learn a follower policy for a heuristic teacher. Our results show that intra-episodic feedback allows the follower to generalize on aspects of scene complexity and performs better than providing only the initial statement.
• Abstract（参考訳）: 将来的な機械学習モデルが自然に人間と協力し対話するためには、現在進行中のインタラクションで言語信号を拾う能力が不可欠である。 本稿では,協調的な環境下でのエポゾディック内フィードバックを評価するための最初の研究について述べる。 タスク指向協調行動の制御可能な例として,レファレンス言語ゲームを用いた。 教師は、よく知られたシンボリックアルゴリズム(「インクリメンタルアルゴリズム」)によって生成された参照表現を初期命令として発し、その後、フォロワーのアクションを監視して、おそらくは(明示的に要求される必要はない)エピソドック内フィードバックに介入する。 我々は,この課題を,まばらな報酬を伴う強化学習問題とみなし,ヒューリスティックな教師のフォロワー政策を学習する。 以上の結果から,イントラ・エポソードフィードバックは,シーンの複雑さの側面を一般化し,最初のステートメントのみを提供するよりも優れたパフォーマンスを示す。

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