Vi presenterar och utvärderar en ny modell för Natural Language Generation (NLG) i Spoken Dialogue Systems, baserad på statistisk planering, med tanke på den bullriga återkopplingen från den nuvarande generationen (t.ex. en användare och en ytinsekter). Vi studerar dess användning i en standard NLG problem: hur man presenterar information (i detta fall en uppsättning sökresultat) till användarna, med tanke på de komplexa kompromisser mellan uttalande längd, mängd information förmedlas, och kognitiv belastning. Vi sätter dessa kompromisser genom att analysera befintliga MATCH-data. Vi tränar sedan en NLG-politik med hjälp av förstärkningslärande (RL), som anpassar sitt beteende till bullriga återkopplingar från den nuvarande generationen. Denna politik jämförs med flera utgångspunkter från tidigare arbete på detta område. Den inlärda politiken överträffar avsevärt alla tidigare tillvägagångssätt.
Arbetet i REF utvärderar en ny modell för NLG i dialogsystem genom att maximera den förväntade belöningen med hjälp av förstärkningslärande.
Natural Language Generation as Planning under Uncertainty Using Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}