Målorienterad dialog har uppmärksammats på grund av dess många tillämpningar inom artificiell intelligens. Målinriktad dialog uppstår när en frågeställare ställer en åtgärdsinriktad fråga och en svarsperson svarar med avsikt att låta frågeställaren veta en korrekt åtgärd att vidta. För att ställa den lämpliga frågan har man nyligen tillämpat djupt lärande och förstärkt lärande. Men dessa metoder kämpar för att hitta en kompetent återkommande neural frågeställare, på grund av komplexiteten i att lära sig en rad meningar. Motiverade av tanketeorin föreslår vi "Ansvarare i frågeställarens sinne" (AQM), en ny teoretisk algoritm för målinriktad dialog. Med AQM frågar och sluter sig en frågeställare utifrån en ungefärlig probabilistisk modell av respondenten. Frågeställaren räknar ut den svarandes avsikt genom att välja en rimlig fråga genom att explicit beräkna informationsvinsten av kandidatens avsikter och möjliga svar på varje fråga. Vi testar vårt ramverk på två målorienterade visuella dialoger: "MNIST Counting Dialogue" och "GuessWhat?". I våra experiment överträffar AQM komparativa algoritmer med stor marginal.
I REF föreslås en praktisk, målinriktad dialogram med hjälp av informationsteori, där frågeställaren räknar ut frågeställarens avsikt genom att välja en rimlig fråga genom att beräkna informationsvinsten för de sökandes avsikter och möjliga svar på varje fråga.
Answerer in Questioner's Mind: Information Theoretic Approach to Goal-Oriented Visual Dialog
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}