Förmågan att beräkna en korrekt belöningsfunktion är avgörande för att optimera en dialogpolitik genom att stärka lärandet. I verkliga applikationer, använder explicita användaren återkoppling som belöningssignalen är ofta opålitlig och kostsam att samla in. Detta problem kan lindras om användarens avsikt är känd i förväg eller data är tillgänglig för att pre-traine en uppgift framgång prediktor off-line. I praktiken gäller inget av dessa ansökningar för de flesta verkliga tillämpningar. Här föreslår vi en ram för lärande online där dialogpolitiken tränas tillsammans med belöningsmodellen genom aktivt lärande med en Gaussisk processmodell. Denna Gaussian process fungerar på en kontinuerlig rymddialog representation genereras på ett oövervakat sätt med hjälp av en återkommande neurala nätverk kodare-dekoder. De experimentella resultaten visar att det föreslagna ramverket avsevärt kan minska kostnaderna för dataanmärkning och minska den bullriga återkopplingen från användarna i det dialogpolitiska lärandet.
REF som använder online aktiverar belöningsinlärning för policyoptimering i talade dialogsystem eftersom användarens feedback ofta är opålitlig och kostsam att samla in.
On-line Active Reward Learning for Policy Optimisation in Spoken Dialogue Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}