End-to-end dialogsystem, där alla komponenter lärs samtidigt, har nyligen fått uppmuntrande framgångar. Dessa handlade dock främst om samtal relaterade till chit-chat utan något tydligt mål och för vilka utvärdering är svårt. I detta dokument föreslås en uppsättning uppgifter för att testa kapaciteten hos sådana system på målorienterade dialoger, där måluppfyllelse säkerställer ett väldefinierat mått på prestanda. Inbyggd i samband med restaurangreservation, våra uppgifter kräver att manipulera meningar och symboler, för att korrekt föra samtal, utfärda API-samtal och använda resultaten av sådana samtal. Vi visar att ett end-to-end dialogsystem baserat på Memory Networks kan nå lovande, men ändå ofullständiga, prestanda och lära sig att utföra icke-triviala operationer. Vi bekräftar dessa resultat genom att jämföra vårt system med en handgjord slot-fyllning baslinje på data från den andra Dialog State Tracking Challenge (Handerson et al., 2014a). För närvarande är de mest användbara programmen för dialogsystem målorienterade och transaktionsinriktade: systemet förväntas förstå en användares begäran och slutföra en relaterad uppgift med ett tydligt mål inom
Bordes och Weston REF föreslog modellering av uppgiftsorienterade dialoger med maskinläsning med hjälp av end-to-end memory networks.
Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}