Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Supervised Reinforced Model for Dialogue Systems

論文の概要: Hybrid Supervised Reinforced Model for Dialogue Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02243v1
Date: Wed, 4 Nov 2020 12:03:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-29 21:20:31.486527
Title: Hybrid Supervised Reinforced Model for Dialogue Systems
Title（参考訳）: 対話システムのためのハイブリッド監視強化モデル
Authors: Carlos Miranda and Yacine Kessaci
Abstract要約: このモデルは,対話管理に必要なタスク – 状態追跡と意思決定 – に対処する。このモデルは、非リカレントベースラインよりも高い性能、学習速度、堅牢性を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a recurrent hybrid model and training procedure for task-oriented dialogue systems based on Deep Recurrent Q-Networks (DRQN). The model copes with both tasks required for Dialogue Management: State Tracking and Decision Making. It is based on modeling Human-Machine interaction into a latent representation embedding an interaction context to guide the discussion. The model achieves greater performance, learning speed and robustness than a non-recurrent baseline. Moreover, results allow interpreting and validating the policy evolution and the latent representations information-wise.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Dep Recurrent Q-Networks (DRQN) に基づくタスク指向対話システムにおけるリカレントハイブリッドモデルとトレーニング手順を提案する。このモデルは,対話管理に必要なタスク – 状態追跡と意思決定 – に対処する。これは人間と機械の相互作用をモデル化し、対話コンテキストを埋め込んで議論を導く。このモデルは、非リカレントベースラインよりも高い性能、学習速度、堅牢性を達成する。さらに,方針の進化と潜在表現を情報的に解釈し,検証することができる。

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