End-to-end lärram är användbar för att bygga dialogsystem för dess enkelhet i utbildning och effektivitet i modelluppdatering. Men nuvarande end-to-end metoder endast överväga användare semantiska ingångar i lärande och underutnyttja annan användarinformation. Därför föreslår vi att man inkluderar användarkänslor som erhålls genom multimodal information (akustisk, dialogisk och textuell) i ramen för lärande från början till slut för att göra systemen mer användarvänliga och effektiva. Vi införlivade användarkänslor i både övervakade och förstärkande inlärningsinställningar. I båda inställningarna, lägga till känslor information minskade dialogrutan längd och förbättrade uppgiften framgång i en buss information sök uppgift. Detta arbete är det första försöket att integrera multimodal användarinformation i den anpassningsbara ramen för utbildning i ett system för end-to-end-dialogruta och uppnå toppmoderna resultat.
Till exempel utnyttjade REF information om användarkänslor för att göra dialogagenten mer användarvänlig och effektiv. Men hur man får tillgång till användarens personliga information är en begränsande faktor för personlig dialogsystemdesign.
Sentiment Adaptive End-to-End Dialog Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}