Att lära ut maskiner för att utföra uppgifter genom att samtala naturligt med människor är en utmaning. För närvarande kräver utvecklingen av uppgiftsorienterade dialogsystem att man skapar flera komponenter och vanligtvis innebär detta antingen en stor mängd hantverk, eller att man skaffar märkta dataset och löser ett statistiskt inlärningsproblem för varje komponent. I detta arbete introducerar vi ett neuralt nätverk-baserat text-in, text-out end-to-end utbildningsbara dialogsystem tillsammans med ett nytt sätt att samla in uppgiftsorienterad dialog data baserat på en ny pipe-lined Wizard-of-Oz ramverk. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för oss att utveckla dialogsystem enkelt och utan att göra alltför många antaganden om den aktuella uppgiften. Resultaten visar att modellen kan samtala med mänskliga ämnen naturligt samtidigt som den hjälper dem att utföra uppgifter i en restaurang sökdomän.
I aktivitetsorienterade dialoginteraktioner mellan människa och dator introducerar REF ett neuralt nätverksbaserat utbildningsmässigt dialogsystem med en databasoperatörsmodul.
A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}