Reformulation in planning

Reformulation of a problem is intended to make the problem more amenable to efficient solution. This is equally true in the special case of reformulating a planning problem. This paper considers various ways in which reformulation can be exploited in planning

English for Study and Work: Coursebook in 4 books. Book 2 Obtaining and Processing Information for Specific Purposes

Подано всі види діяльності студентів з вивчення англійської мови, спрямовані на розвиток мовної поведінки, необхідної для ефективного спілкування в академічному та професійному середовищах. Містить завдання і вправи, типові для різноманітних академічних та професійних сфер і ситуацій. Структура організації змісту – модульна, охоплює мовні знання і мовленнєві вміння залежно від мовної поведінки. Даний модуль має на меті розвиток у студентів стратегій, умінь, навичок читання, пошуку та вилучення професійно-орієнтованої інформації, необхідної для ефективної професійної діяльності і навчання. Містить завдання і вправи, типові для академічних та професійних сфер, пов’язаних з гірництвом і розробкою родовищ корисних копалин. Зразки текстів – автентичні, різножанрові, взяті з реального життя, містять цікаву й актуальну інформацію про особливості видобутку мінеральних ресурсів в провідних країнах світу, сучасний підхід до розробки родовищ тощо. Ресурси для самостійної роботи (Частина ІІ) містять завдання та вправи для розширення словникового запасу та розвитку знань найуживанішої термінології з гірництва, що спрямовано на організацію самостійної роботи з розвитку мовленнєвих умінь, знань про корисні копалини, методи їх видобутку. За допомогою засобів діагностики студенти можуть самостійно перевірити засвоєння навчального матеріалу й оцінити свої досягнення. Призначений для студентів вищих навчальних закладів, зокрема технічних університетів. Може використовуватися для самостійного вивчення англійської мови викладачами, фахівцями і науковцями різних галузей

Controllable Neural Story Plot Generation via Reinforcement Learning

Language-modeling--based approaches to story plot generation attempt to construct a plot by sampling from a language model (LM) to predict the next character, word, or sentence to add to the story. LM techniques lack the ability to receive guidance from the user to achieve a specific goal, resulting in stories that don't have a clear sense of progression and lack coherence. We present a reward-shaping technique that analyzes a story corpus and produces intermediate rewards that are backpropagated into a pre-trained LM in order to guide the model towards a given goal. Automated evaluations show our technique can create a model that generates story plots which consistently achieve a specified goal. Human-subject studies show that the generated stories have more plausible event ordering than baseline plot generation techniques.Comment: Published in IJCAI 201