Стэнфордский NLP-подразделение поделилось статьей: использование обучения с подкреплением для оптимизации black-box поиска документов

Новости ME, 8 апреля (UTC+8): в последнее время была опубликована статья «Document Optimization for Black-Box Retrieval via Reinforcement Learning», написанная Omri Uzan, Ron Polonsky, Douwe Kiela и Christopher Potts. В исследовании рассматривается, как применять методы обучения с подкреплением для оптимизации документов, с целью повышения производительности систем черного ящика для поиска. В статье отмечается, что этот подход относится к направлению исследований в области вычислительной лингвистики и информационного поиска. (Источник: InFoQ)