I detta dokument presenterar vi en förstärkt inlärningsmetod för att kartlägga instruktioner i naturligt språk till sekvenser av körbara åtgärder. Vi antar tillgång till en belöningsfunktion som definierar kvaliteten på de utförda åtgärderna. Under utbildningen konstruerar eleven gång på gång actionsekvenser för en uppsättning dokument, utför dessa handlingar, och observerar den resulterande belöningen. Vi använder en policygradientalgoritm för att uppskatta parametrarna för en log-lineär modell för åtgärdsval. Vi tillämpar vår metod för att tolka instruktioner i två domäner -Windows felsökning guider och spel handledningar. Våra resultat visar att denna metod kan konkurrera övervakade inlärningstekniker samtidigt som det krävs få eller inga kommenterade utbildningsexempel. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Slutligen, kartläggning av naturligt språk i en sekvens av åtgärder för generering av körbar kod REF ).
Reinforcement Learning for Mapping Instructions to Actions
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}