Abstract-I detta dokument presenterar vi en probabilistisk ram för målstyrda dialogsystem. Ett nytt dynamiskt stokastiskt tillstånd (DS- state) definieras sedan för att karakterisera måluppsättningen i en dialogstat i olika skeden av dialogprocessen. Dessutom föreslås en strategi för hantering av entropiminimeringsdialogrutor (EMDM) att kombineras med DS-tillstånden för att underlätta en robust och effektiv lösning för att nå en användares mål. En låt-på-efterfrågan uppgift, med totalt 38 117 låtar och 12 attribut som motsvarar varje låt, används för att testa resultatet av den föreslagna metoden. I en idealisk simulering, förutsatt att inga fel, EMDM-strategin är den mest effektiva målsökande metoden bland alla testade metoder, returnera rätt låt inom 3.3 dialog vänds i genomsnitt. Dessutom, i ett praktiskt scenario, med topp fem kandidater för att hantera oundvikliga automatiska taligenkänning (ASR) och naturlig språkförståelse (NLU) fel, visar resultaten att endast 61,7% av dialogmålen kan uppnås framgångsrikt i 6.23 dialog vänds i genomsnitt när slumpmässiga frågor ställs av systemet, medan om de föreslagna DS-tillstånden uppdateras med de fem bästa kandidaterna från SLU-utmatningen med hjälp av den föreslagna EMDM-strategi som utförs i varje DS-stat, då en 86,7% dialog framgångsfrekvens kan uppnås effektivt inom 5.17 dialog vänds i genomsnitt. Vi visar också att entropy-baserade DM strategier är mer effektiva än icke-entropy baserade DM. Dessutom, med hjälp av måluppsättning distributioner i EMDM, resultaten är bättre än de utan dem, såsom i sate-of-the-art databassammanfattning DM. Index Terms-Automatisk taligenkänning (ASR), dialoghantering, dialogstatsmodellering, dialogsvängar, entropiminimering, probabilistisk dialogrepresentation, talade dialogsystem, språkförståelse.
REF presenterade en strategi för hantering av entropiminimeringsdialog för InfoBots.
A probabilistic framework for representing dialog systems and entropy-based dialog management through dynamic stochastic state evolution
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}