Detta dokument föreslår KB-InfoBot 1 -en multi-turn dialog agent som hjälper användare att söka Knowledge Bases (KBs) utan att skriva komplicerade frågor. Sådana målinriktade dialogagenter behöver vanligtvis interagera med en extern databas för att få tillgång till verklig kunskap. Tidigare system uppnådde detta genom att ge ut en symbolisk fråga till KB för att hämta poster baserat på deras attribut. Sådana symboliska operationer bryter dock systemets differentialitet och förhindrar endto-end utbildning av neurala dialogagenter. I detta dokument tar vi itu med denna begränsning genom att ersätta symboliska frågor med en framkallad "mjuk" bakre distribution över KB som anger vilka enheter användaren är intresserad av. Att integrera den mjuka hämtningsprocessen med en förstärkningsinlärare leder till högre resultat och belöning i både simuleringar och mot riktiga användare. Vi presenterar också en helt neural end-to-end-agent, tränad helt från användarens feedback, och diskutera dess tillämpning mot personaliserade dialogagenter.
REF föreslog en multi-turn dialog agent som hjälper användare att söka kunskapsbas genom mjuk KB lookup.
Towards End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}