Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Question Answering with Reinforcement Learning

論文の概要: Causal Question Answering with Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02760v2
Date: Mon, 25 Mar 2024 08:57:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 02:35:50.846728
Title: Causal Question Answering with Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による因果質問の回答
Authors: Lukas Blübaum, Stefan Heindorf,
Abstract要約: 因果質問は、異なる事象や現象の間の因果関係について問う。本稿では,因果グラフを用いて因果質問に回答することを目的とする。本稿では,因果的疑問に答えるために,グラフを探索するアクタ・クリティカル・エージェントを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499042782396683
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal questions inquire about causal relationships between different events or phenomena. They are important for a variety of use cases, including virtual assistants and search engines. However, many current approaches to causal question answering cannot provide explanations or evidence for their answers. Hence, in this paper, we aim to answer causal questions with a causality graph, a large-scale dataset of causal relations between noun phrases along with the relations' provenance data. Inspired by recent, successful applications of reinforcement learning to knowledge graph tasks, such as link prediction and fact-checking, we explore the application of reinforcement learning on a causality graph for causal question answering. We introduce an Actor-Critic-based agent which learns to search through the graph to answer causal questions. We bootstrap the agent with a supervised learning procedure to deal with large action spaces and sparse rewards. Our evaluation shows that the agent successfully prunes the search space to answer binary causal questions by visiting less than 30 nodes per question compared to over 3,000 nodes by a naive breadth-first search. Our ablation study indicates that our supervised learning strategy provides a strong foundation upon which our reinforcement learning agent improves. The paths returned by our agent explain the mechanisms by which a cause produces an effect. Moreover, for each edge on a path, our causality graph provides its original source allowing for easy verification of paths.
Abstract（参考訳）: 因果質問は、異なる事象や現象の間の因果関係について問う。仮想アシスタントや検索エンジンなど、さまざまなユースケースにおいて重要である。しかし、因果質問応答に対する現在の多くのアプローチでは、その答えの説明や証拠は提供できない。そこで本研究では,名詞句間の因果関係の大規模データセットである因果関係グラフを用いて因果関係の解を求める。近年,リンク予測やファクトチェックといった知識グラフタスクへの強化学習の応用に着想を得て,因果質問応答のための因果グラフへの強化学習の適用について検討した。本稿では,因果的疑問に答えるために,グラフを探索するアクタ・クリティカル・エージェントを提案する。我々はエージェントを教師付き学習手順でブートストラップし、大きなアクションスペースとスパース報酬を扱う。評価の結果,各質問に30個未満のノードを訪問することで,探索空間を突破し,二分的因果質問に答えることに成功した。アブレーション研究は、我々の指導的学習戦略が、我々の強化学習エージェントが改善する強力な基盤となることを示唆している。エージェントが返した経路は、原因が効果をもたらすメカニズムを説明します。さらに、パス上の各エッジに対して、私たちの因果グラフはパスの検証を容易にするための元のソースを提供します。

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