Vi presenterar ett nytt förhållningssätt till den naturliga språkgenerationen (NLG) som tillämpar hierarkiskt förstärkande lärande för textgenerering på området. Vårt tillvägagångssätt syftar till att optimera integreringen av NLG-uppgifter som i sig är olika till sin natur, såsom beslut om val av innehåll, textstruktur, användarmodellering, generering av referensuttryck (REG) och ytuppnåelse. Det syftar också till att fånga upp befintliga ömsesidiga beroenden mellan dessa områden. Vi tillämpar hierarkiskt förstärkande lärande för att lära oss en generationspolitik som fångar dessa ömsesidiga beroenden, och som kan överföras till andra NLG uppgifter. Våra experimentella resultat-i en simulerad miljö-visa att inlärda sätt att hitta politik överträffar en baslinjepolicy som tar rimliga åtgärder men utan optimering.
Syftet med Ref är att optimera integreringen av NLG-uppgifter som i sig skiljer sig åt genom att lära sig en generationspolitik med förstärkt inlärning.
Hierarchical Reinforcement Learning for Adaptive Text Generation
{'venue': 'Proceedings of the International Natural Language Generation Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}