Modellfritt förstärkande lärande har visat sig vara ett lovande datadrivet tillvägagångssätt för automatisk dialogpolicyoptimering, men en relativt stor mängd dialoginteraktioner behövs innan systemet uppnår rimliga resultat. Nyligen har Gaussiska processbaserade metoder för att stärka inlärningen visat sig minska antalet dialoger som behövs för att uppnå optimal prestanda, och förutbildningen av politiken med data som samlats in från olika dialogsystem har ytterligare minskat detta belopp. Efter denna idé kan ett dialogsystem som är utformat för en enda talare initieras med data från andra talare, men om talarnas dynamik är mycket annorlunda kommer modellen att ha en dålig prestanda. När data som samlats in från olika talare finns tillgängliga, kan valet av data från de mest liknande förbättra prestandan. Vi föreslår en metod som automatiskt väljer de uppgifter som ska överföras genom att definiera en likhetsmått mellan talare, och använder denna åtgärd för att väga in inverkan av data från varje talare i den politiska modellen. Metoderna testas genom att simulera användare med olika svårighetsgrader av dysartri som interagerar med ett röstaktiverat miljöstyrningssystem.
Casanueva m.fl. REF föreslår att man initierar personanpassade dialogsystem för en målhögtalare med data från liknande högtalare i källdomänen för att förbättra prestandan för måltalaren.
Knowledge transfer between speakers for personalised dialogue management
{'venue': 'SIGDIAL Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}