I detta dokument presenteras en end-to-end ram för aktivitetsorienterade dialogsystem med hjälp av en variant av Deep Recurrent Q-Networks (DRQN). Modellen kan samverka med en relationsdatabas och gemensamt lära sig policyer för både språkförståelse och dialogstrategi. Dessutom föreslår vi en hybridalgoritm som kombinerar styrkan av förstärkande lärande och övervakat lärande för att uppnå snabbare inlärningshastighet. Vi utvärderade den föreslagna modellen på en 20 Frågespel konversationsspel simulator. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar det modulära basvärdet och lär sig en distribuerad representation av det latenta dialogtillståndet.
REF kombinerar styrkan av förstärkt lärande och övervakat lärande för att påskynda inlärningen av en konversationell spelsimulator.
Towards End-to-End Learning for Dialog State Tracking and Management using Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}