RL-SPINNを用いた創発言語の汎化性能の評価

ニューラルネットワークで構成されたエージェント同士に会話の模倣をさせ、人工的な言語を創発させて、人間の自然言語と比較・解析する言語創発という分野が、近年注目を浴びている。しかし、エージェントのアーキテクチャとして、系列の順序に沿って厳密に左から右に文を読む標準的なRNNを採用することが多く、文の中の隠れた木構造を見出しながら文意を理解する人間の理解プロセスとは大きく乖離している。そこで我々は、強化学習を用いて教師なしで文の木構造を学習できるRL-SPINNをエージェントに組み込み、言語を創発させるモデルを提唱する。実験の結果、RL-SPINNを用いた創発言語は、既存のアーキテクチャを含む複数のベースラインに勝る汎化性能を持つことが確認された。