面向热门 Reddit 帖子预测的组合动作空间深度强化学习
计算与语言
2016-09-20 v4 人工智能
机器学习
摘要
我们引入了一个在线热度预测与追踪任务，作为具有组合自然语言动作空间的强化学习的基准任务。该任务推荐指定数量的、被预测为热门的讨论帖，这些帖子是从用于追踪的最近评论的固定窗口中选出的。我们研究了新颖的深度强化学习架构，以有效地对由相互依赖的子动作组成的动作相关联的价值函数进行建模。所提出的模型通过双向 LSTM 表示子动作之间的依赖关系，在不同的实验配置和领域中均给出了最佳性能，并且在推荐请求数量变化时也具有良好的泛化能力。
引用
@article{arxiv.1606.03667,
title = {Deep Reinforcement Learning with a Combinatorial Action Space for Predicting Popular Reddit Threads},
author = {Ji He and Mari Ostendorf and Xiaodong He and Jianshu Chen and Jianfeng Gao and Lihong Li and Li Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03667},
year = {2016}
}
备注
To be published in EMNLP 2016, 11 pages