Abstract-I detta dokument föreslår vi en kvantitativ modell för dialogsystem som kan användas för att lära dialogstrategin. Vi hävdar att problemet med dialogdesign kan formaliseras som ett optimeringsproblem med en objektiv funktion som återspeglar olika dialogdimensioner som är relevanta för ett givet program. Vi visar också att alla dialogsystem formellt kan beskrivas som en sekventiell beslutsprocess när det gäller tillståndsutrymme, åtgärder och strategi. Med ytterligare antaganden om sannolikheten för statsövergång och kostnadstilldelning kan ett dialogsystem kartläggas till en stokastisk modell som kallas Markovs beslutsprocess (MDP). En mängd olika datadrivna algoritmer för att hitta den optimala strategin (dvs. den som optimerar kriteriet) finns inom ramen för MDP, baserat på förstärkningslärande. För en effektiv användning av tillgängliga utbildningsdata föreslår vi en kombination av övervakat och förstärkande lärande: det övervakade lärandet används för att uppskatta en modell av användaren, dvs. MDP parametrar som kvantifierar användarens beteende. Då används en förstärkande inlärningsalgoritm för att uppskatta den optimala strategin medan systemet interagerar med den simulerade användaren. Detta tillvägagångssätt testas för att lära sig strategin i ett flygreseinformationssystem (ATIS) uppgift. De experimentella resultat vi presenterar i denna uppsats visar att det verkligen är möjligt att hitta ett enkelt kriterium, en tillståndsrymd representation, och en simulerad användarparameterisering för att automatiskt lära sig en relativt komplex dialog beteende, liknande en som var heuritiskt utformad av flera forskargrupper. Index Terms-Dialog system, Markov beslutsprocess, förstärkning lärande, sekventiell beslutsprocess, tal, talade språk system.
Den mest utbredda metoden för maskininlärning av dialogstrategier består av att modellera människadatorinteraktion som ett optimeringsproblem med hjälp av Markov Decision Processes (MDP) och förstärkningsmetoder REF.
A Stochastic Model of Human-Machine Interaction for learning dialog Strategies
{'venue': 'IEEE Transactions on Speech and Audio Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}