Large volumes of interaction logs can be collected from NLP systems that are deployed in the real world. How can this wealth of information be leveraged? Using such interaction logs in an offline reinforcement learning (RL) setting is a promising approach. However, due to the nature of NLP tasks and the constraints of production systems, a series of challenges arise. We present a concise overview of these challenges and discuss possible solutions.


翻译:大量互动日志可以从实际世界中部署的NLP系统中收集。 如何利用这种丰富的信息? 在离线强化学习中使用这种互动日志是一个很有希望的方法。然而,由于NLP任务的性质和生产系统的制约,产生了一系列挑战。我们简要概述了这些挑战,并讨论了可能的解决办法。

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