Vi introducerar en enkel, allmän strategi för att manipulera beteendet hos en neural dekoder som gör det möjligt att generera utgångar som har specifika egenskaper av intresse (t.ex., sekvenser av en förspecificerad längd). Modellen kan ses som en enkel version av den aktörskritiska modellen som använder en interpolation av skådespelaren (den MLE-baserade symboliska generationspolitiken) och kritikern (en värdefunktion som uppskattar framtida värden för den önskade egenskapen) för beslutsfattande. Vi visar att tillvägagångssättet kan införliva en mängd olika egenskaper som inte kan hanteras av standard neurala sekvens avkodare, såsom sekvenslängd och bakåt sannolikhet (sannolikhet för källor angivna mål), förutom att ge konsekventa förbättringar i abstrakt sammanfattning och maskinöversättning när egenskapen som ska optimeras är BLEU eller ROUGE poäng.
REF föreslår en aktörskritisk modell som utformar en värdefunktion som kritiker för att uppskatta den framtida framgången.
Learning to Decode for Future Success
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}