Utbildning av uppgiftsorienterade dialogsystem kräver betydande manuella insatser och integrering av många självständigt byggda komponenter; dessutom är rörledningen benägna att felförgasas. End-to-end-utbildning har föreslagits för att lösa dessa problem genom att utbilda hela systemet i de båda dialogparternas uttalanden. I detta dokument presenterar vi en end-to-end dialog systemarkitektur som är baserad på tur bäddningar. Vrid inbäddningar koda en robust representation av användaren svängar med en lokal dialog historia och de är utbildade med sekvens-till-sekvens modeller. Turn inbäddningar tränas genom att generera föregående och nästa omgångar av dialogen och dessutom utföra talade språket förståelse. Det end-to-end talade dialogsystemet tränas med hjälp av den förtränade turen inbäddade i en ståtlig arkitektur som tar hänsyn till hela dialogens historia. Vi konstaterar att den föreslagna dialogsystemarkitekturen överträffar modellerna baserade på lokal dialoghistorik och att den är robust till automatiska taligenkänningsfel.
REF har använt sig av förutsägelser från närliggande håll för att träna in "svängbäddar" som en del av ett system för end-to-end dialog, vilket liknar det första steget i vår utbildningsprocess.
Towards End-to-End Spoken Dialogue Systems with Turn Embeddings
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}