Att utveckla agenter för att engagera sig i komplexa målorienterade dialoger är en utmaning, dels för att de viktigaste inlärningssignalerna är mycket glesa i långa samtal. I detta dokument föreslår vi en klyfta och seger som upptäcker och utnyttjar uppgiftens dolda struktur för att möjliggöra ett effektivt politiskt lärande. För det första, med tanke på framgångsrika exempel dialoger, föreslår vi Subgoal Discovery Network (SDN) att dela upp en komplex målinriktad uppgift i en uppsättning enklare delmål på ett oövervakat sätt. Vi använder sedan dessa undermål för att lära oss en politik på flera nivåer genom hierarkiskt förstärkande lärande. Vi demonstrerar vår metod genom att bygga en dialogagent för den sammansatta uppgiften reseplanering. Experiment med simulerade och verkliga användare visar att vårt tillvägagångssätt fungerar konkurrenskraftigt mot en hjärtetillståndsmetod som kräver människodefinierade delmål. Dessutom visar vi att de lärda undermåligheterna ofta är begripliga för människor.
Da Tang föreslog Sub-goal Discovery Network REF för att dela upp de komplexa målorienterade uppgifterna i delmål på ett oövervakat sätt.
Subgoal Discovery for Hierarchical Dialogue Policy Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}