End-to-end dialogsystem, där alla komponenter lärs samtidigt, har nyligen fått uppmuntrande framgångar. Dessa handlade dock främst om samtal relaterade till chit-chat utan något tydligt mål och för vilka utvärdering är svårt. I detta dokument föreslås en uppsättning uppgifter för att testa kapaciteten hos sådana system på målorienterade dialoger, där måluppfyllelse säkerställer ett väldefinierat mått på prestanda. Inbyggd i samband med restaurangreservation, våra uppgifter kräver att manipulera meningar och symboler, för att korrekt föra samtal, utfärda API-samtal och använda resultaten av sådana samtal. Vi visar att ett end-to-end dialogsystem baserat på Memory Networks kan nå lovande, men ändå ofullständiga, prestanda och lära sig att utföra icke-triviala operationer. Vi bekräftar dessa resultat genom att jämföra vårt system med en handgjord slot-fyllning baslinje på data från den andra Dialog State Tracking Challenge (Handerson et al., 2014a). För närvarande är de mest användbara programmen för dialogsystem målorienterade och transaktionsinriktade: systemet förväntas förstå en användares begäran och slutföra en relaterad uppgift med ett tydligt mål inom
REF föreslog en neural dialogmodell med hjälp av end-to-end minnesnätverk.
Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}