Vi använder Förstärkning Lärande (RL) för att lära sig frågor-svar dialog politik för en verklig ansökan. Vi analyserar en corpus av interaktioner av museibesökare med två virtuella tecken som fungerar som guider på Museum of Science i Boston, för att bygga en realistisk modell av användarbeteende när man interagerar med dessa tecken. En simulerad användare bygger på denna modell och används för att lära sig dialogpolicyn för virtuella tecken med hjälp av RL. Vår inlärda policy överträffar två baslinjer (inklusive den ursprungliga dialogpolicyn som användes för att samla in corpus) i en simuleringsmiljö.
Förstärkt lärande används också i system för svar på frågor REF.
Reinforcement Learning of Question-Answering Dialogue Policies for Virtual Museum Guides
{'venue': 'Proceedings of the 13th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}