用一块石头能做什么？基于词嵌入的供用性提取
人工智能
2018-09-03 v1 计算与语言
摘要
自主智能体通常需要检测供用性（affordance），即特定情境所支持的行为集合。供用性检测在具有大动作空间的领域中尤为有用，使智能体能够通过避免无效行为来修剪其搜索空间。本文提出了一种基于在 Wikipedia 语料库上训练的词嵌入的供用性提取方法。所得的词向量被视为公共知识库，可使用线性代数进行查询。我们将该方法应用于纯文本环境中的强化学习智能体，结果表明基于供用性的动作选择在大多数情况下能提升性能。该方法增加了每个学习步骤的计算复杂度，但显著减少了所需的总步数。此外，智能体的动作选择开始类似于人类会做出的选择。
引用
@article{arxiv.1703.03429,
title = {What can you do with a rock? Affordance extraction via word embeddings},
author = {Nancy Fulda and Daniel Ricks and Ben Murdoch and David Wingate},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.03429},
year = {2018}
}
备注
7 pages, 7 figures, 2 algorithms, data runs were performed using the Autoplay learning environment for interactive fiction