Jun, 2011

使用强化学习优化对话管理：NJFun 系统实验

PDF
TL;DR本文设计了一个基于强化学习的对话策略，以有效地应对人机对话系统中应用强化学习的技术挑战，通过对一个口语对话系统的构建、实验和评估，证明该方法可以显著提高系统性能。
spoken dialogue systemreinforcement learningdialogue policyempirical evaluationsystem performance
发现论文，激发创造
  • 持续学习神经对话管理

    提出了一种基于神经网络框架的分层学习方法，通过监督学习和强化学习相结合，实现了对话管理任务中的有效性以及在高噪声的情况下提高性能。

    Jun, 2016

  • 基于深度强化学习的任务导向对话模型端到端优化

    介绍了一种基于神经网络的任务导向对话系统，可以使用深度强化学习进行端到端优化，可跟踪对话状态，与知识库交互，并将查询结果整合到代理人的响应中，以成功完成任务导向对话。

    Nov, 2017

  • 一种基于强化学习的对话策略选择在邮件口语对话系统中的实现

    本文介绍了一个新方法，通过结合强化学习和性能建模的方法，让口语对话系统从其与人类用户互动的经验中学习选择最优对话策略，并以支持电话邮件访问的 ELVIS 对话系统为例进行了实证研究。

    Jun, 2011

  • 基于强化学习的不确定性下自然语言生成规划

    本研究提出了一种新的基于统计规划的自然语言生成模型，它能够在存在噪声反馈的情况下（例如用户和实现器的当前生成上下文），有效地解决常见的自然语言生成问题，包括信息展示、语句长度和信息传递量等方面的折衷问题。我们采用强化学习方法训练该模型，并将其性能与先前工作中的基准性能进行了比较，结果表明，该模型的性能明显优于所有基线模型。

    Jun, 2016

  • 使用强化学习进行开放式对话的动态规划

    本研究利用强化学习技术结合最先进的自然语言理解模型创造了一个实时的对话系统，并在使用谷歌智能助手的实验中，使用众包数据进行训练，显著超越了强化模型，证明其对于自然人对话有较高的开放性和可行性。

    Jul, 2022

  • 通过对话策略和语言生成之间的替代优化构建面向任务的视觉对话系统

    本研究提出一种新的框架，可有效学习任务导向视觉对话系统的最优对话策略，并在 GuessWhich 任务中实现了最新的任务完成和对话质量表现。

    Sep, 2019

  • 对话生成的深度强化学习

    本研究基于强化学习，建立一个可生成更多交互式回复、更长且不重复的对话、更容易回答问题的聊天机器人的神经对话模型。

    Jun, 2016

  • 分布式结构化演员 - 评论家强化学习在通用对话管理中的应用

    本篇论文主要探讨针对特定任务的语音对话系统，重点在于如何通过部分可观察的马尔可夫决策过程来制定对话策略，并以神经网络为函数逼近器的方式，探索深度强化学习算法在对话决策中的应用。

    Sep, 2020

  • 自然语言强化学习

    强化学习和自然语言表示相结合的自然语言强化学习 (NLRL) 框架在解决样本效率低、解释性差、稀疏监督信号等问题方面表现出了显著的能力。通过在自然语言空间重新定义强化学习的概念和原则，以及结合大型语言模型的先进技术如 GPT-4 的实现方式，NLRL 在标签驱动的 MDPs 上的初步实验证明了该框架的有效性、效率以及可解释性。

    Feb, 2024

  • 针对智能代理人自然语言交流的定期策略优化

    提出一个可以通过联合推理视觉观察和语言输入来学习自然语言指令的新型策略优化算法，该训练范式提供了有效的探索和更好的泛化能力，相比现有的集成模型，我们提出的最佳模型在块世界环境中的执行错误率可以大幅降低超过 50％，同时还包括系统性的研究以展示我们 RL 算法的探索策略。

    Jun, 2018