Trots ett brett intresse av att stärka lärandet för uppgiftsorienterade dialogsystem kan flera hinder motverka forsknings- och utvecklingsarbetet. För det första kräver förstärkningsinlärare vanligtvis interaktion med miljön, så konventionell dialog corpora kan inte användas direkt. För det andra innebär varje uppgift särskilda utmaningar, vilket kräver separata dokument med uppgiftsspecifika kommenterade uppgifter. För det tredje kräver insamling och notering av mänskliga-maskiner eller mänskliga-mänskliga samtal för uppgiftsorienterade dialoger omfattande domänkunskap. Eftersom det kan vara både ekonomiskt kostsamt och tidskrävande att bygga en lämplig datauppsättning, är ett populärt tillvägagångssätt att bygga en användarsimulator baserad på en corpus av exempeldialoger. Sedan kan man träna förstärknings-inlärningsagenter på ett online-mode när de interagerar med simulatorn. Dialogagenter som utbildats i dessa simulatorer kan fungera som en effektiv utgångspunkt. När agenter behärskar simulatorn, kan de sättas in i en verklig miljö för att interagera med människor, och fortsätta att tränas online. För att underlätta empiriska algoritmiska jämförelser i dialoger introducerar detta dokument ett nytt, offentligt tillgängligt simuleringsramverk, där vår simulator, utformad för filmbokningsdomänen, utnyttjar både regler och insamlade data. Simulatorn stöder två uppgifter: biobiljettbokning och filmsökning. Slutligen visar vi flera agenter och detaljer förfarandet för att lägga till och testa din egen agent i den föreslagna ramen. * Källkoden finns på:
I REF, Li och Lipton et al. utforma en användarsimulator enligt scenariot för filmbokning.
A User Simulator for Task-Completion Dialogues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}