Abstract-En viktig fördel med att ta ett statistiskt förhållningssätt till talade dialogsystem är förmågan att formalisera dialog policydesign som ett stokastiskt optimeringsproblem. Eftersom dialogpolitiken lärs ut genom att man interaktivt utforskar alternativa dialogvägar, kan den konventionella statiska dialogen inte användas direkt för utbildning och i stället används en användarsimulator ofta. Detta dokument beskriver en ny statistisk användarmodell baserad på en kompakt stackliknande statsrepresentation som kallas en användaragenda som gör det möjligt att modellera statsövergångar som sekvenser av push-and pop-operations och elegant kodar dialoghistoriken ur användarens synvinkel. En förväntningsmaximeringsbaserad algoritm presenteras som modellerar den observerbara användarutgången i form av en sekvens av dolda tillstånd och därmed gör att modellen kan tränas på en corpus av minimalt kommenterade data. Experimentella resultat med ett verkligt dialogsystem visar att den utbildade användarmodellen med framgång kan användas för att optimera en dialogpolicy som överträffar en handgjord baslinje när det gäller måluppfyllelsegrad och poäng för användarnöjdhet. Index Terms-Dialog hantering, Markov beslutsprocess, planering under osäkerhet, talade dialogsystem (SDS), användarsimulering.
Å andra sidan tillhandahåller agendabaserad användarsimulering REF en lämplig mekanism för att uttryckligen koda dialoghistoriken och användarmålet.
The Hidden Agenda User Simulation Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}