論文の概要: Dialog Action-Aware Transformer for Dialog Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02240v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 13:47:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 14:21:20.608220
• Title: Dialog Action-Aware Transformer for Dialog Policy Learning
• Title（参考訳）: ダイアログポリシ学習のためのダイアログアクションアウェアトランスフォーマ
• Authors: Huimin Wang, Wai-Chung Kwan, Kam-Fai Wong
• Abstract要約: 本稿では,RLエージェントの学習速度を高速化するために,事前学習言語モデルからプレーンテキスト知識をフル活用することを提案する。 具体的には,ダイアログアクション対応トランスフォーマーエンコーダ(DaTrans)を設計し,マスクされた最後のアクションタスクと呼ばれる新しい微調整手順を統合する。 DaTransはさらに、継続的な相互作用を伴うRL環境で最適化され、長期蓄積された報酬を最大化するためにダイアログアクション空間での探索を通じて進化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.262659702998892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works usually address Dialog policy learning DPL by training a reinforcement learning (RL) agent to determine the best dialog action. However, existing works on deep RL require a large volume of agent-user interactions to achieve acceptable performance. In this paper, we propose to make full use of the plain text knowledge from the pre-trained language model to accelerate the RL agent's learning speed. Specifically, we design a dialog action-aware transformer encoder (DaTrans), which integrates a new fine-tuning procedure named masked last action task to encourage DaTrans to be dialog-aware and distils action-specific features. Then, DaTrans is further optimized in an RL setting with ongoing interactions and evolves through exploration in the dialog action space toward maximizing long-term accumulated rewards. The effectiveness and efficiency of the proposed model are demonstrated with both simulator evaluation and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は通常、最高の対話行動を決定するために強化学習(RL)エージェントを訓練することでダイアログポリシー学習DPLに対処する。 しかし、既存の深層RLの研究は、許容可能な性能を達成するために大量のエージェント-ユーザインタラクションを必要とする。 本稿では,RLエージェントの学習速度を高速化するために,事前学習言語モデルからプレーンテキスト知識をフル活用することを提案する。 具体的には、ダイアログ対応のダイアログ対応トランスフォーマーエンコーダ(DaTrans)を設計し、マスクされた最後のアクションタスクと呼ばれる新しい微調整手順を統合し、DaTransをダイアログ対応にし、アクション固有の特徴を消耗させる。 次に、DATransは継続する相互作用を伴うRL設定でさらに最適化され、長期蓄積された報酬を最大化するためにダイアログアクション空間での探索を通じて進化する。 シミュレーション評価と人的評価の両面から,提案モデルの有効性と効率を実証した。

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