Nya neurala modeller av dialog generation erbjuder stora löften för att generera svar för samtalsagenter, men tenderar att vara kortsynt, förutsäga uttalanden en i taget samtidigt ignorera deras inflytande på framtida resultat. En modell för den framtida inriktningen på en dialog är avgörande för att skapa sammanhängande, intressanta dialoger, ett behov som ledde till att traditionella NLP-modeller för dialog byggde på ökat lärande. I detta dokument visar vi hur man integrerar dessa mål genom att tillämpa djupt förstärkande lärande för att modellera framtida belöningar i chatbotdialogen. Modellen simulerar dialoger mellan två virtuella agenter, med policy gradient metoder för att belöna sekvenser som visar tre användbara konversationsegenskaper: informativitet, samstämmighet och lätthet att svara (relaterat till framåtblickande funktion). Vi utvärderar vår modell på mångfald, längd och med mänskliga domare, visar att den föreslagna algoritmen genererar mer interaktiva svar och lyckas främja en mer ihållande konversation i dialogsimulering. Detta arbete är ett första steg mot att lära sig en neural konversationsmodell baserad på den långsiktiga framgången av dialoger.
För att lösa dessa problem har djupt förstärkande lärande kombinerats med Neural Conversational Model (Neuroural Conversational Model) för att främja varaktiga samtal baserade på de långsiktiga framgångarna med dialogerna REF.
Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}