Jul, 2019

通过强化学习进行协作多智能体对话模型训练

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TL;DR本文利用 DSTC2 数据为种子数据，建立了功能包括：natural language understanding 和 natural language generation 的 conversational agent，并让它们通过生成自然语言进行在线交互，进而将这个交互行为建模成一个随机协作游戏，并在实验中表现出优于 deep learning 的结果。
conversational agentnatural language understandingnatural language generationstochastic collaborative gamedeep learning
发现论文，激发创造
  • 自然语言理解和对话管理的端到端联合学习

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    Dec, 2016

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    Jul, 2022

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    Jun, 2016

  • 使用深度强化学习学习协作视觉对话代理

    本文介绍了一种基于深度强化学习的视觉问答和对话代理训练方法，通过协作游戏中的自然语言对话，演示了 'visual' 对话代理具有自主创建基于视觉属性的语言和沟通的能力，并发现强化学习有助于代理人的团队合作，促进信息交流和提高效率。

    Mar, 2017

  • 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

  • DSTC6 中的端到端对话建模赛道

    本文提出基于人人对话数据的挑战赛以训练端到端对话模型，实现了端到端的对话任务，模拟了客户服务的各种情况。

    Jun, 2017

  • 基于循环神经网络与卷积句子重排的对话随机语言生成

    本文提出基于联合循环卷积神经网络结构的统计语言生成器，可以在不需要语义对齐或预定义语法树的情况下，训练对话行为 - 话语对。客观指标表明，在相同的实验条件下，这种新模型优于以前的方法。人类评委的评估结果表明，它产生的不仅是高质量而且是语言上多变的话语，而且与 n-gram 和基于规则的系统相比受到更多的青睐。

    Aug, 2015

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    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

  • 多智能体通信与自然语言：功能与结构语言学之间的协同

    本文介绍一种结合多智能体通信和传统数据驱动方法的自然语言学习方法，通过在自身玩耍的环境中生成任务特定的奖励来适应或调节模型，形成任务条件化语言模型，并引入了一种基于语言模型样本重新排序的新方法，以优于其他方法地与人类进行视觉指称交流任务的通信。最后，我们提出了一种不同类型的语言漂移分类以及检测它们的措施。

    May, 2020

  • 端到端可训练任务导向对话系统中的人类教学与反馈对话学习

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    Apr, 2018