是否有使用强化学习进行文本分类的示例？

Posted 2023-03-12

【中文标题】是否有使用强化学习进行文本分类的示例？

【英文标题】：Are there examples of using reinforcement learning for text classification?

【发布时间】：2017-11-23 00:07:06

【问题描述】：

想象一下像情感分析这样的二元分类问题。既然我们有标签，我们不能使用实际 - 预测之间的差距作为 RL 的奖励吗？

我想尝试针对分类问题的强化学习

【问题讨论】：

使用 RL 解决分类问题有什么意义？我的意思是，你期待任何改进或优势吗？如本问题所述，通常性能应该更差（或者计算成本更高）：***.com/questions/44594007

【参考方案1】：

有趣的想法！据我所知是可以做到的。

模仿学习 - 在高层次上，它观察代理在环境中执行的样本轨迹，并使用它来预测给定特定统计配置的策略。我更喜欢概率图形模型进行预测，因为我在模型中有更多的可解释性。我从研究论文中实现了类似的算法：http://homes.soic.indiana.edu/natarasr/Papers/ijcai11_imitation_learning.pdf

逆强化学习 - 同样是由斯坦福大学的 Andrew Ng 开发的一种类似方法，用于从样本轨迹中找到奖励函数，并且奖励函数可用于构建所需的动作。 http://ai.stanford.edu/~ang/papers/icml00-irl.pdf