End-to-end lärram är användbar för att bygga dialogsystem för dess enkelhet i utbildning och effektivitet i modelluppdatering. Men nuvarande end-to-end metoder endast överväga användare semantiska ingångar i lärande och underutnyttja annan användarinformation. Därför föreslår vi att man inkluderar användarkänslor som erhålls genom multimodal information (akustisk, dialogisk och textuell) i ramen för lärande från början till slut för att göra systemen mer användarvänliga och effektiva. Vi införlivade användarkänslor i både övervakade och förstärkande inlärningsinställningar. I båda inställningarna, lägga till känslor information minskade dialogrutan längd och förbättrade uppgiften framgång i en buss information sök uppgift. Detta arbete är det första försöket att integrera multimodal användarinformation i den anpassningsbara ramen för utbildning i ett system för end-to-end-dialogruta och uppnå toppmoderna resultat.
REF introducerar ett end-to-end dialogsystem som anpassar sig till användarens känslor.
Sentiment Adaptive End-to-End Dialog Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}