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Shoichi-Hasegawa0628 / summary_paper

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ニューロシンボリックAIによる強化学習 #39

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どんなもの？ (Summary) ・論理式を学習可能なLogical Neural Network (LNN) ・強化学習 を組み合わせ，学習の効率化・獲得した知識の説明性を担保

どんな問題に取り組んだのか？ 既存の深層強化学習は， 学習回数が多くかかり，学習した知識に説明性 (人の言語で分かるような表現ってこと？)がないこと

技術や手法のキモはどこ？ LOA

LNNを使った強化学習を構築したこと？

① Logical Neural Network 論理式を学習できるネットワークらしい

②FOL (First-Order-Logic) converter (JSAIでは構文解析と書かれてた) 入力されたテキストOt (現在の状況を表す文章)から，ConceptNetをや他の単語定義がされているネットワークを用いて， クラスcを決定．LNNの選択のために使われる？ ↓ ここから論理状態l_tへの変換方法は謎． LNNを見るしかなさそう．

↓JSAIの英語バージョン https://aclanthology.org/2021.acl-demo.27/

↓の論文では，Semantic Parserについて述べられてる，JSAI論文もこれと同じやり方かも？ https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.283/

↓の論文でのSemantic Parserはキーワードマッチングで論理表現を抽出してる (文中にexitがexitを使った述語論理表現) https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.245/

何で有効性を確かめた？

議論したいことは？

分からないところ LNNがブラックボックス過ぎてよくわからない

キーワードの定義