Vi föreslår en online, end-to-end, djup förstärkning inlärningsteknik för att utveckla generativa samtalsagenter för öppen-domain dialog. Vi använder en unik kombination av offline två-fas övervakad lärande och online förstärkning lärande med mänskliga användare för att utbilda vår agent. Medan de flesta befintliga forskning föreslår handgjorda och utvecklardefinierade belöningsfunktioner för förstärkning, vi utformar en ny belöningsmekanism baserad på en variant av Beam Search och en-tecken användaren-feedback vid varje steg. Experiment visar att vår modell, när den utbildas på ett litet och grunt Seq2Seq nätverk, framgångsrikt främjar generation av meningsfulla, olika och intressanta svar, och kan användas för att utbilda agenter med anpassade personas och konversationsstilar.
REF utbildar en end-to-end RL-dialogmodell med hjälp av mänskliga användare.
Online Sequence-to-Sequence Reinforcement Learning for Open-Domain Conversational Agents
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}