Ett långsiktigt mål med maskininlärning forskning är att bygga en intelligent dialogagent. Merparten av forskningen inom naturligt språk har fokuserat på lärande från fasta utbildningsset av märkta data, med handledning antingen på ordnivå (taggning, tolkningsuppgifter) eller meningsnivå (fråga svar, maskinöversättning). Den här typen av tillsyn är inte realistisk när det gäller hur människor lär sig, där språk både lärs av och används för kommunikation. I detta arbete studerar vi dialogbaserad språkinlärning, där handledning ges naturligt och implicit i svaret från dialogpartnern under samtalet. Vi studerar denna uppsättning på två områden: bAbI-datasetet [29] och storskaligt svar på frågor från [4]. Vi utvärderar en uppsättning grundläggande inlärningsstrategier för dessa uppgifter, och visar att en ny modell med prediktiv lookahead är en lovande metod för att lära sig av en lärares svar. I synnerhet ett överraskande resultat är att den kan lära sig att svara korrekt på frågor utan någon belöningsbaserad tillsyn alls.
Vårt arbete är nära relaterat till ett nytt arbete från REF som lär sig genom att föra samtal där handledning ges naturligt i svaret under samtalet.
Dialog-based Language Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}