Naturliga språkgenerationssystem i interaktiva miljöer står ofta inför en mängd olika val, med tanke på att den kommunikativa effekten av varje uttalande de genererar är avgörande beroende av samspelet mellan dess fysiska omständigheter, adressat och interaktionshistoria. Detta gäller särskilt i interaktiva och belägna miljöer. I den här artikeln presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för lokaliserad Natural Language Generation i dialog som bygger på hierarkisk förstärkning lärande och lär sig det bästa uttalandet för ett sammanhang genom optimering genom försök och fel. Modellen är tränad från mänskliga corpus data och lär sig särskilt att balansera avvägningen mellan effektivitet och detalj i att ge instruktioner: användaren måste ges tillräcklig information för att utföra sin uppgift, men utan att överskrida sin kognitiva belastning. Vi presenterar resultat från simulering och en uppgiftsbaserad mänsklig utvärderingsstudie som jämför två olika versioner av hierarkiskt förstärkande lärande: den ena arbetar med en hierarki av policyer med ett stort tillstånd utrymme och lokal kunskap, och den andra delar dessutom kunskap över generation subtasks för att förbättra prestanda. Resultaten visar att dela kunskap över deluppgifter uppnår bättre prestanda än att lära sig isolerat, vilket leder till smidigare och mer framgångsrika interaktioner som uppfattas bättre av mänskliga användare.
Dethlefs N. och Cuayáhuitl, H. presenterade ett nytt tillvägagångssätt för belägen Natural Language Generation i dialog som bygger på hierarkisk förstärkning lärande och lär sig det bästa uttalandet för ett sammanhang genom optimering genom försök och fel REF.
Hierarchical reinforcement learning for situated natural language generation
{'venue': 'Nat. Lang. Eng.', 'journal': 'Nat. Lang. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}