Inkrementell bearbetning gör det möjligt för systemdesigners att ta itu med flera diskurser fenomen som tidigare har försummats något i interaktiva system, såsom backchannels eller pråm-ins, men som kan öka lyhördhet och naturlighet i system. Tyvärr har tidigare arbete främst fokuserat på deterministiskt inkrementellt beslutsfattande, vilket gör systemets beteende mindre flexibelt och anpassningsbart än vad som är önskvärt. Vi presenterar en ny strategi för inkrementellt beslutsfattande som bygger på Hierarkisk Förstärkning Lärande för att uppnå en interaktiv optimering av Information Presentation (IP) strategier, vilket gör det möjligt för systemet att generera och förstå bakkanaler och pråm-ins, genom att använda den senaste psykolinguistiska hypotesen om informationstäthet (ID) (Jaeger, 2010). Resultat i form av genomsnittliga belöningar och en human rating studie visar att vår lärda strategi överträffar flera baslinjer som inte är känsliga för ID med mer än 23%.
Ett tillvägagångssätt som bygger på Hierarkiskt Förstärkande Lärande presenteras i REF ).
Optimising Incremental Dialogue Decisions Using Information Density for Interactive Systems
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}