May, 2023

面向任务导向对话系统的异步更新强化学习框架

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TL;DR提出了异步更新强化学习框架（AURL），通过协作设置异步更新 DST 模块和 DP 模块，并实现课程学习以解决强化学习采样过程中不平衡数据分布的问题，并引入多个用户模型增加对话的多样性，实验表明，在公共数据集 SSD-PHONE 上，该方法使对话成功率提高了 31.37%。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于多任务学习的联合语言理解和对话状态跟踪

    本文提出了一种新的多任务学习方法，旨在为面向任务的对话系统中的语言理解（LU）和对话状态跟踪（DST）进行学习。多任务训练使得编码用户话语的神经网络层用于 LU 和 DST，通过减少网络参数并提高性能。 本研究提出了 DST 框架，用于考虑有大量或无限可能值的插槽及以往对话中未见过的槽值，并探讨了在 LU 和 DST 输出上使用计划采样来弥合训练和推理之间的差距。

    Nov, 2018

  • 通过强化学习进行协作多智能体对话模型训练

    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。

    Jul, 2019

  • 奖励关键之处：面向任务的对话的逐步强化学习

    通过引入逐步奖励机制，我们的方法在理解和生成任务中对强化学习进行了扩展，实现了平衡优化，提高了任务导向对话系统的性能，并在包括 MultiWOZ2.0、MultiWOZ2.1 和 In-Car 在内的三个广泛使用的数据集上取得了新的最先进结果。与现有模型相比，我们的方法还展现了在低资源环境中的出色少样本能力。

    Jun, 2024

  • 具备 ASR 特性的混合式对话状态跟踪器

    本文提出了一种混合会话状态跟踪器，使用可训练口语理解（SLU）来为插槽填充对话系统增强。在模块化结构中，我们通过可微分规则扩展了一些部分，以允许端到端训练，从而使我们的跟踪器可以更好地进行泛化。在 DSTC2 数据集上进行评估，我们的混合跟踪器在 DSTC2 中的四个类别中有三个类别的性能都优于现有的技术，是当前最好的方法之一。

    Feb, 2017

  • 强化学习任务导向对话管理基准测试环境

    本文旨在提供用于对话模型开发与评估的一组具有挑战性的模拟环境，其中包括常用的参数算法和非参数算法，并使用公共 PyDial 工具包实现了这些环境和策略模型，以建立一个实验测试平台并促进可重现性的实验。

    Nov, 2017

  • 面向任务导向的对话策略学习中强化学习方法的最新进展和挑战综述

    本文综述了基于强化学习的对话策略学习中的最新进展和挑战，并将近期方法归类为强化学习的基本元素，以期为未来的对话管理研究提供一些启示。

    Feb, 2022

  • 对话状态跟踪的交互槽对比学习对话状态蒸馏网络

    本文提出一种 Dialogue State Distillation Network（DSDN）用于进行任务导向的对话系统中的 Dialogue State Tracking（DST），并且在 MultiWOZ 2.0 和 MultiWOZ 2.1 数据集上实验证明，该网络可以动态地利用先前的对话状态并避免引入误差传播，同时还可以有效地捕捉来自对话语境的插槽共同更新关系

    Feb, 2023

  • 动态对话策略的连续强化学习

    为了解决任务导向的对话系统在学习新知识时需要不断适应的问题，我们提出了一种动态对话策略变换器 (DDPT)，它是一种能够无缝集成新知识、处理大状态空间并在暴露到未见过的领域时获得重要的零 - shot 性能的新的动态架构。我们提供一个不间断的学习算法、基线架构和度量标准来评估不间断学习模型。

    Apr, 2022

  • 一种针对少样本对话状态跟踪的双提示学习框架

    通过设计双提示学习框架，利用预训练语言模型的语言理解和生成能力，将对话状态跟踪任务高效地转化为一项语言建模任务，提高了低资源情况下对话状态跟踪的效率。实验证明，该方法优于现有的少样本学习方法，并且可生成未见过的槽位。

    Jan, 2022