Vi tar itu med problemet med dynamisk modellering och anpassning till okända användare inom resurssfärsdomäner inom ramen för interaktiva dialogsystem. Som exempel visar vi hur ett system kan lära sig att välja referensuttryck för att hänvisa till domänenheter för användare med olika nivåer av domänexpertis, och vars domänkunskap inledningsvis är okänd för systemet. Vi närmar oss detta problem med hjälp av en trestegsprocess: samla in data med hjälp av en Wizard-of-Oz metod, bygga simulerade användare, och lära sig att modellera och anpassa sig till användare med hjälp av förstärkning Lärande tekniker. Vi visar att genom att endast använda ett litet antal icke-adaptiva dialoger och användarkunskapsprofiler är det möjligt att lära sig en adaptiv användarmodellpolitik med en sense predict-adapt-strategi. Våra utvärderingsresultat visar att de lärda användarmodellerna och anpassningsstrategierna presterade bättre i fråga om anpassning än någon enkel handkodad baslinjepolicy, med både simulerade och verkliga användare. Med verkliga användare resulterade den inlärda politiken i en 20-procentig ökning av anpassningen jämfört med en adaptiv handkodad baslinje. Vi visar också att anpassning till användarnas domänkunskap leder till att arbetets framgång förbättras (99,47 % för den inlärda politiken jämfört med 84,7 % för en handkodad baslinje) och att samtalstiden minskar (11 % relativ skillnad). Vi jämförde också den inlärda policyn med en mängd noggrant handgjorda adaptiva policys som använder användarkunskapsprofilerna för att anpassa sina val av hänvisningsuttryck under en konversation. Vi visar att den inlärda politiken generaliserar bättre till osynliga användarprofiler än dessa handkodade policys, samtidigt som den har jämförbar prestanda på kända användarprofiler. Vi diskuterar de övergripande fördelarna med denna metod och hur den kan utvidgas till andra anpassningsnivåer såsom val av innehåll och dialoghantering, och till andra områden där det är användbart att anpassa sig till användarnas domänkunskap, såsom resor och hälso- och sjukvård.
De använde en trestegsprocess: samla in data med hjälp av en Wizard-of-Oz metod, bygga simulerade användare, och lära sig att modellera och anpassa sig till användare med hjälp av Förstärkning Lärande tekniker REF.
Adaptive Generation in Dialogue Systems Using Dynamic User Modeling
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}