Maskininlärning baserade dialog chefer kan lära sig komplexa beteenden för att slutföra en uppgift, men det är inte enkelt att utöka sina möjligheter till nya domäner. Vi undersöker olika policys förmåga att hantera okooperativt användarbeteende, och hur väl expertis i att slutföra en uppgift (t.ex. restaurangbokningar) kan appliceras när du lär dig en ny (t.ex. bokning av hotell). Vi introducerar Recurrent Embedding Dialogue Policy (REDP), som lägger in systemåtgärder och dialogstater i samma vektorrymd. REDP innehåller en minne komponent och uppmärksamhetsmekanism baserad på en modifierad Neural Turing Machine, och avsevärt överträffar en utgång LSTM klassificering på denna uppgift. Vi visar också att både vår arkitektur och baslinje löser bAbI dialog uppgift, uppnå 100% test noggrannhet.
Vlasov m.fl. I Ref infördes strukturen för återkommande dialogpolitik (Recurrent Embedding Dialogue Policy, REDP).
Few-Shot Generalization Across Dialogue Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}