亚马逊团队研究:告别数据标注,将深度强化学习引入NLU任务
大数据文摘
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· 2022-01-19
这些设备的生产系统通常通过监督学习进行训练,并且在很大程度上依赖于带注释的数据。但是,数据注释既昂贵又耗时。此外,使用离线监督学习的模型更新可能需要很长时间并且错过趋势请求。
一个假设包含两个标签:分别是用户意图(intent)和命名实体识别(NER)。例如,“播放一首麦当娜歌曲”的有效假设是:意图-播放歌曲,艺术家姓名–麦当娜。
1.2.1 策略梯度 sigmoid 策略排名器(Policy-gradient Sigmoid-policyRankers)
1.2.2 策略梯度 MDP 策略排名(. Policy-gradient MDP-policyRankers)
1.2.3 策略梯度 softmax 策略排名器(Policy-gradient Softmax-policyRankers)
表 3. 排序器在具有未注释的正样本和负样本数据上的相对性能。显示的结果是模型从 10,000 个样本中学习后的在线表现。负值意味着错误率降低
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