Vårt mål är att lära oss en semantisk tolkning som kartlägger ord i naturligt språk till körbara program när endast indirekt övervakning är tillgänglig: exempel är märkta med rätt resultat, men inte själva programmet. Följaktligen måste vi söka i utrymmet för program för dem som matar ut rätt resultat, samtidigt som vi inte blir vilseledda av falska program: felaktiga program som samtidigt ger rätt resultat. Vi kopplar ihop två vanliga inlärningsparadigm, förstärka lärande (RL) och maximal marginell sannolikhet (MML), och sedan presentera en ny inlärningsalgoritm som kombinerar styrkan hos båda. Den nya algoritmen skyddar mot falska program genom att kombinera den systematiska sökning som traditionellt används i MML med den randomiserade prospekteringen av RL, och genom att uppdatera parametrar så att sannolikheten sprids mer jämnt över konsekventa program. Vi tillämpar vår inlärningsalgoritm på en ny neural semantisk parser och visar betydande vinster över befintliga state-of-theart resultat på en nyligen kontextberoende semantisk tolkning uppgift.
Systematisk sökning undersöktes för att förbättra utforskandet av förstärkande lärande (RL) och stabilitet i svag tillsyn REF.
From Language to Programs: Bridging Reinforcement Learning and Maximum Marginal Likelihood
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}