日: 2022年5月18日

AFK(Asking for Knowledge): 質問をする強化学習

  • Asking for Knowledge: Training RL Agents to Query External Knowledge Using Language [121.6]
    グリッドワールドベースのQ-BabyAIとテキストベースのQ-TextWorldの2つの新しい環境を紹介した。 本稿では,意味のある知識を問うための言語コマンドを生成する「知識の探索(AFK)」エージェントを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 12 May 2022 14:20:31 GMT)
    • 外部知識にクエリーが可能な強化学習エージェントの提案。実行環境を作ったうえで有効性を確認している。
      • エージェントと環境を仲介するのが自然言語であるのが興味深い。
    • プロジェクトサイトはAFK (ioujenliu.github.io)

Number Entity Recognition

  • Number Entity Recognition [65.8]
    番号は他のワードトークンと同様に、自然言語処理(NLP)モデルを構築し、デプロイするテキストの必須コンポーネントである。 通常、ほとんどのNLPタスクでは数値は明確に説明されていないが、NLPモデルで既に示されている数値は根底にある。 本研究では,最先端nlpモデルの潜在能力を活用し,関連するタスクにおける性能向上能力の伝達を試みる。 提案した数値をエンティティに分類することで,手作りのFill-In-The-Blank (FITB)タスクやジョイント埋め込みを用いた質問応答,BERTとRoBERTaのベースライン分類よりも優れている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 7 May 2022 05:22:43 GMT)
    • 数字に対するNER。実用的には重要な技術で欲しい状況も多数経験している。
    • データセットを公開するようだが現時点ではリンクがない（？）