Ett vanligt problem i talade dialogsystem är att hitta användarens avsikt. Detta problem handlar om att få ett eller flera ämnen för varje transkriberad, möjligen bullriga, mening av användaren. I detta arbete tillämpar vi den nyligen oövervakade inlärningsmetoden, Hidden Topic Markov Models (HTMM), för att hitta användarens avsikt i dialoger. Denna teknik kombinerar två metoder för Latent Dirichlet Allocation (LDA) och Hidden Markov Model (HMM) för att lära sig ämnen av dokument. Vi visar att HTMM också kan användas för att erhålla intentioner för de bullriga transkriberade meningarna av användaren i talade dialogsystem. Vi hävdar att vi på detta sätt kan lära oss möjliga stater på ett talområde som kan användas i utformningen av dess talade dialogsystem. Vidare diskuterar vi att den lärda modellen kan utökas och användas i en dialogansvarig för det talade dialogsystemet POMDP (Partially observable Markov Decision Process).
En av dessa metoder är oövervakad inlärningsmetod: Dold ämne Markov Modellering REF.
LEARNING USER INTENTIONS IN SPOKEN DIALOGUE SYSTEMS
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}