En viktig aspekt av att utveckla samtalsagenter är att ge en bot förmågan att förbättra sig genom att kommunicera med människor och lära av de misstag som den gör. Merparten av forskningen har fokuserat på att lära sig av fasta utbildningsset med märkta data i stället för att interagera med en dialogpartner på nätet. I detta dokument utforskar vi denna riktning i en förstärkande inlärningsmiljö där boten förbättrar sin fråge-svar förmåga från feedback en lärare ger efter dess genererade svar. Vi bygger en simulator som testar olika aspekter av sådant lärande i en syntetisk miljö, och introducerar modeller som fungerar i denna regim. Slutligen, verkliga experiment med Mekanisk Turk validerar metoden.
REF utforskade ett online-inlärningssätt: systemet har lärt sig av dialogens partner.
Dialogue Learning With Human-In-The-Loop
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}