Användarsimulatorer är ett av de viktigaste verktygen som möjliggör offlineutbildning av uppgiftsorienterade dialogsystem. För denna uppgift används ofta den Agendabaserade användarsimulatorn (ABUS). ABUS bygger på hantverksmässiga regler och dess produktion sker i semantisk form. Frågor uppstår både från egenskaper som begränsad mångfald och oförmågan att gränssnitt en text-nivå tro tracker. Detta dokument introducerar Neural User Simulator (NUS) vars beteende lärs från en corpus och som genererar naturligt språk, vilket kräver en mindre märkt dataset än simulatorer som genererar en semantisk utgång. I jämförelse med en stor del av det tidigare arbetet med detta ämne, som utvärderar användarsimulatorer på corpus-baserade mått, använder vi NUS för att utbilda policyn för ett förstärkande lärande baserat Spoken Dialogue System. NUS jämförs med ABUS genom att utvärdera de policyer som tränades med hjälp av simulatorerna. Korsmodellutvärderingen utförs d.v.s. Utbildning på den ena simulatorn och provning på den andra. Dessutom testas de utbildade policyerna på verkliga användare. I båda utvärderingsuppgifterna överträffade NUS ABUS.
REF introducerade Neural User Simulator (NUS) som lärde användaren beteende från en corpus och genererar naturligt språk direkt i stället för semantisk utmatning såsom dialog.
Neural User Simulation for Corpus-based Policy Optimisation of Spoken Dialogue Systems
{'venue': 'Proceedings of the 19th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue', 'journal': 'Proceedings of the 19th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}