I detta dokument presenteras en end-to-end ram för aktivitetsorienterade dialogsystem med hjälp av en variant av Deep Recurrent Q-Networks (DRQN). Modellen kan samverka med en relationsdatabas och gemensamt lära sig policyer för både språkförståelse och dialogstrategi. Dessutom föreslår vi en hybridalgoritm som kombinerar styrkan av förstärkande lärande och övervakat lärande för att uppnå snabbare inlärningshastighet. Vi utvärderade den föreslagna modellen på en 20 Frågespel konversationsspel simulator. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar det modulära basvärdet och lär sig en distribuerad representation av det latenta dialogtillståndet.
I referensreferensreferensdokumentet föreslås en kombination av DM och end-to-end-DM.
Towards End-to-End Learning for Dialog State Tracking and Management using Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}