Detta dokument beskriver en statistiskt motiverad ram för att genomföra realtidsdialog statsuppdateringar och politiskt lärande i ett talat dialogsystem. Ramen bygger på den delvis observerbara Markov-beslutsprocessen (POM-DP), som ger en välgrundad, statistisk modell för dialoghantering. Exakta trosstatsuppdateringar i en POMDP-modell är dock beräkningsmässigt svåråtkomliga, så ungefärliga metoder måste användas. I det här dokumentet presenteras en dragbar metod baserad på den slingriga trosförökningsalgoritmen. Olika förenklingar görs, vilket avsevärt förbättrar effektiviteten jämfört med den ursprungliga algoritmen och jämfört med andra POMDP-baserade dialogstatsuppdateringsmetoder. Ett andra bidrag av detta dokument är en metod för att lära sig i talade dialogsystem som använder en komponent-baserad policy med den episodiska Natural Actor Critic algoritm. Det ramverk som föreslås i detta dokument testades både på simuleringar och i en användarprövning. Båda angav att med hjälp av Bayesianska uppdateringar av dialogen är staten betydligt bättre än traditionella definitioner av dialogstaten. Det politiska lärandet fungerade effektivt och den inlärda politiken överträffade alla andra när det gällde simuleringar. I användarprövningar var den inlärda politiken också konkurrenskraftig, även om optimaliteten var mindre avgörande. På det hela taget visade sig den bayesiska uppdateringen av den statliga ramen för dialog vara en genomförbar och effektiv strategi för att bygga upp verkliga POMDP-baserade dialogsystem.
Blaise Thomson Ref har föreslagit en statistisk modell för realtidspolitisk inlärning i de talade dialoghanteringssystemen och uppdatering av dialogstater.
Bayesian update of dialogue state: A POMDP framework for spoken dialogue systems
{'venue': 'Comput. Speech Lang.', 'journal': 'Comput. Speech Lang.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}