I detta dokument föreslås en ursprunglig ram för att modellera dialoger om mänskliga maskiner för att hantera gemensam anpassning mellan användare och talade dialogsystem i icke-kooperativa uppgifter. Samtalet är modellerat som ett stokastiskt spel: både användaren och systemet har sina egna preferenser men måste komma fram till ett avtal för att lösa en icke-kooperativ uppgift. De är gemensamt utbildade så dialogchefen lär sig den optimala strategin mot bästa möjliga användare. Resultaten från simuleringen visar att man lär sig icke-triviala strategier och att detta ramverk lämpar sig för dialogmodellering.
Barlier och al. REF modellerade icke-kooperativ uppgiftsdialogruta som ett stokastiskt spel och lärde sig tillsammans strategier för båda agenter.
Human-Machine Dialogue as a Stochastic Game
{'venue': 'Proceedings of the 16th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue', 'journal': 'Proceedings of the 16th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}