Strukturerad förutsägelse från banditfeedback beskriver ett inlärningsscenario där en inlärare i stället för att ha tillgång till en guldstandardstruktur endast får partiell feedback i form av förlustvärdet för en förutsagd struktur. Vi presenterar nya inlärningsmål och algoritmer för detta interaktiva scenario, med fokus på konvergenshastighet och lätthet att framkalla feedback. Vi presenterar övervakad-till-bandit simulering experiment för flera NLP uppgifter (maskinöversättning, sekvensmärkning, textklassificering), visar att bandit lärande från relativa preferenser underlättar feedback styrka och ger förbättrad empirisk konvergens.
Lära NLP uppgifter ((maskinöversättning, sekvensmärkning, textklassificering) från bandit feedback har studerats tidigare REF, och har utvidgats till neural sekvens-till-sekvens modeller.
Learning Structured Predictors from Bandit Feedback for Interactive NLP
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}