Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "A Statistical Spoken Dialogue System using Complex User Goals and Value Directed Compression"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Statistical Spoken Dialogue System using Complex User Goals and Value Directed Compression"
Quốc Quân
61
5
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper presents the first demonstration of a statistical spoken dialogue system that uses automatic belief compression to reason over complex user goal sets. Reasoning over the power set of possible user goals allows complex sets of user goals to be represented, which leads to more natural dialogues. The use of the power set results in a massive expansion in the number of belief states maintained by the Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) spoken dialogue manager. A modified form of Value Directed Compression (VDC) is applied to the POMDP belief states producing a near-lossless compression which reduces the. | A Statistical Spoken Dialogue System using Complex User Goals and Value Directed Compression Paul A. Crook Zhuoran Wang Xingkun Liu and Oliver Lemon Interaction Lab School of Mathematical and Computer Sciences MACS Heriot-Watt University Edinburgh UK p.a.crook zhuoran.wang x.liu o.lemon @hw.ac.uk Abstract This paper presents the first demonstration of a statistical spoken dialogue system that uses automatic belief compression to reason over complex user goal sets. Reasoning over the power set of possible user goals allows complex sets of user goals to be represented which leads to more natural dialogues. The use of the power set results in a massive expansion in the number of belief states maintained by the Partially Observable Markov Decision Process POMDP spoken dialogue manager. A modified form of Value Directed Compression VDC is applied to the POMDP belief states producing a near-lossless compression which reduces the number of bases required to represent the belief distribution. 1 Introduction One of the main problems for a spoken dialogue system SDS is to determine the user s goal e.g. plan suitable meeting times or find a good Indian restaurant nearby under uncertainty and thereby to compute the optimal next system dialogue action e.g. offer a restaurant ask for clarification . Recent research in statistical SDSs has successfully addressed aspects of these problems through the application of Partially Observable Markov Decision Process POMDP approaches Thomson and Young 2010 Young et al. 2010 . However POMDP SDSs are currently limited by the representation of user goals adopted to make systems computationally tractable. Work in dialogue system evaluation e.g. Walker et al. 2004 and Lemon et al. 2006 shows that real user goals are generally sets of items rather than a single item. People like to explore possible trade offs between the attributes of items. Crook and Lemon 2010 identified this as a central challenge for the field of spoken dialogue systems .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "A Discriminative Latent Variable Model for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Filtering Syntactic Constraints for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "An Open Source Toolkit for Tree/Forest-Based Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "A Ranking-based Approach to Word Reordering for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Mixing Multiple Translation Models in Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Private Access to Phrase Tables for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Fast and Scalable Decoding with Language Model Look-Ahead for Phrase-based Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "A Comparative Study of Target Dependency Structures for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Enhancing Statistical Machine Translation with Character Alignment"
Báo cáo khoa học: "Translation Model Size Reduction for Hierarchical Phrase-based Statistical Machine Translation"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.