論文の概要: A Review of Reinforcement Learning for Natural Language Processing, and
Applications in Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18354v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 20:26:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-05 13:54:39.659214
- Title: A Review of Reinforcement Learning for Natural Language Processing, and
Applications in Healthcare
- Title（参考訳）: 自然言語処理のための強化学習の展望と医療への応用
- Authors: Ying Liu, Haozhu Wang, Huixue Zhou, Mingchen Li, Yu Hou, Sicheng Zhou,
Fang Wang, Rama Hoetzlein, Rui Zhang
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な医学的意思決定問題に対処するための強力なアプローチである。
本稿では,NLPにおけるRL技術について概説し,医療における重要な進歩,課題,応用について述べる。
RLが会話戦略、RLに基づく機械翻訳モデル、質問応答システム、テキスト要約、情報抽出の学習を可能にする対話システムについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.38031305999901
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning (RL) has emerged as a powerful approach for tackling
complex medical decision-making problems such as treatment planning,
personalized medicine, and optimizing the scheduling of surgeries and
appointments. It has gained significant attention in the field of Natural
Language Processing (NLP) due to its ability to learn optimal strategies for
tasks such as dialogue systems, machine translation, and question-answering.
This paper presents a review of the RL techniques in NLP, highlighting key
advancements, challenges, and applications in healthcare. The review begins by
visualizing a roadmap of machine learning and its applications in healthcare.
And then it explores the integration of RL with NLP tasks. We examined dialogue
systems where RL enables the learning of conversational strategies, RL-based
machine translation models, question-answering systems, text summarization, and
information extraction. Additionally, ethical considerations and biases in
RL-NLP systems are addressed.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 治療計画やパーソナライズド医療, 手術スケジュールの最適化など, 複雑な医療意思決定問題に対処するための強力なアプローチとして登場した。
自然言語処理(NLP)の分野では、対話システムや機械翻訳、質問応答といったタスクの最適戦略を学ぶ能力から、注目されている。
本稿では,NLPにおけるRL技術について概説し,医療における重要な進歩,課題,応用について述べる。
レビューは、機械学習とその医療応用のロードマップを視覚化することから始まる。
さらに、RLとNLPタスクの統合についても検討している。
本研究では,会話戦略の学習を可能にする対話システム,rlに基づく機械翻訳モデル,質問応答システム,テキスト要約,情報抽出について検討した。
さらに、RL-NLPシステムの倫理的考察とバイアスに対処する。
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