Vi sätter upp frågesvar som en förstärkning Lärande uppgift, ett tillvägagångssätt som vi kallar Active Question Answering. Vi föreslår en agent som sitter mellan användaren och en svart låda frågesvar system en som lär sig att omformulera frågor för att få bästa möjliga svar. Agenten sonderar systemet med, potentiellt många, naturliga språk omformuleringar av en inledande fråga och aggregerar de returnerade bevisen för att ge det bästa svaret. Reformeringssystemet är utbildat end-to-end för att maximera svarskvaliteten med hjälp av policygradient. Vi utvärderar på SearchQA, en datauppsättning av komplexa frågor som extraheras från Jeopardy!. Vår agent förbättrar F1 med 11% över en toppmodern basmodell som använder de ursprungliga fråge-/svarsparen.
Buck och Al. REF föreslår en aktiv modell för svar på frågor med förstärkt inlärning och lär sig att formulera om frågor för att få bästa möjliga svar med en agent som sitter mellan användaren och ett QA-system.
Ask the Right Questions: Active Question Reformulation with Reinforcement Learning
{'venue': 'Sixth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}