EXPLORER: Exploration-guided Reasoning for Textual Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.10692v1 📥 PDF

作者: Kinjal Basu, Keerthiram Murugesan, Subhajit Chaudhury, Murray Campbell, Kartik Talamadupula, Tim Klinger

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LO

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出EXPLORER以解决文本强化学习中的泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 文本游戏 强化学习 自然语言处理 神经符号 推理机制 泛化能力 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法在已见对象上表现良好，但在未见对象上泛化能力不足，导致性能下降。
  2. EXPLORER通过结合神经网络和符号推理，提出了一种探索引导的推理机制，旨在提高未见对象的处理能力。
  3. 实验结果显示，EXPLORER在TW-Cooking和TWC游戏中显著优于基线方法，展示了其在文本强化学习中的有效性。

📝 摘要（中文）

文本游戏（TBGs）作为重要的自然语言处理任务，要求强化学习（RL）代理结合自然语言理解与推理。现有方法在已见对象上表现良好，但在未见对象上性能不足。为了解决这一问题，本文提出了EXPLORER，一个探索引导的推理代理，采用神经符号混合的方法，利用神经模块进行探索，符号模块进行利用。EXPLORER能够学习通用的符号策略，并在未见数据上表现良好。实验结果表明，EXPLORER在Text-World烹饪（TW-Cooking）和Text-World常识（TWC）游戏中超越了基线代理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本强化学习中代理在未见对象上的泛化能力不足的问题。现有的深度强化学习方法虽然在已见对象上表现良好，但在面对新对象时往往无法有效推理和决策。

核心思路：EXPLORER的核心思想是结合神经网络和符号推理，通过探索引导的方式来提升代理在未见数据上的表现。神经模块负责探索新的状态，而符号模块则用于利用已知知识进行决策。

技术框架：EXPLORER的整体架构包括两个主要模块：一个神经网络模块用于探索，另一个符号模块用于利用。代理首先通过神经模块探索环境，收集信息，然后利用符号模块进行推理和决策。

关键创新：EXPLORER的主要创新在于其神经符号混合的方法，使得代理能够在未见对象上学习通用的符号策略。这种设计使得代理不仅能够处理已见对象，还能有效应对新出现的对象。

关键设计：在设计上，EXPLORER采用了特定的损失函数来平衡探索与利用的权重，并通过优化网络结构来增强其推理能力。此外，模型的训练过程中引入了通用性评估指标，以确保其在不同游戏中的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，EXPLORER在TW-Cooking和TWC游戏中表现优异，相较于基线代理，性能提升显著，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），证明了其在文本强化学习中的有效性和优势。

🎯 应用场景

EXPLORER的研究成果可广泛应用于文本游戏、教育游戏和其他需要自然语言理解与推理的领域。其探索引导的推理机制能够帮助代理在复杂环境中做出更智能的决策，具有重要的实际价值和潜在的商业应用前景。

📄 摘要（原文）

Text-based games (TBGs) have emerged as an important collection of NLP tasks, requiring reinforcement learning (RL) agents to combine natural language understanding with reasoning. A key challenge for agents attempting to solve such tasks is to generalize across multiple games and demonstrate good performance on both seen and unseen objects. Purely deep-RL-based approaches may perform well on seen objects; however, they fail to showcase the same performance on unseen objects. Commonsense-infused deep-RL agents may work better on unseen data; unfortunately, their policies are often not interpretable or easily transferable. To tackle these issues, in this paper, we present EXPLORER which is an exploration-guided reasoning agent for textual reinforcement learning. EXPLORER is neurosymbolic in nature, as it relies on a neural module for exploration and a symbolic module for exploitation. It can also learn generalized symbolic policies and perform well over unseen data. Our experiments show that EXPLORER outperforms the baseline agents on Text-World cooking (TW-Cooking) and Text-World Commonsense (TWC) games.