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1、基于结构化深度学习的统计对话管理 俞俞 凯凯 上海交通大学上海交通大学-思必驰智能人机交互联合实验室思必驰智能人机交互联合实验室 合作者合作者:Milica Gasic、陈露、陈志、朱苏、谭博文、龙思杉、刘啸远、陈露、陈志、朱苏、谭博文、龙思杉、刘啸远 提纲 2 图神经网络 1 任务型对话系统 3 结构化强化学习 4 简述图神经网络在DST中的应用 基于结构化深度学习的统计对话管理 上海交通大学-思必驰智能人机交互联合实验室 俞凯 对话系统分类 聊天型聊天型知识问答型知识问答型任务型任务型 上下文是否是 结构化知识库否是是 数据多中少 代表产品微软小冰IBM Watson亚马逊Echo/微软小
2、娜 基于结构化深度学习的统计对话管理 上海交通大学-思必驰智能人机交互联合实验室 俞凯 任务型对话系统的基本架构 INPUT (ASR/SLU) Dialog State Tracking (DST) Policy Model (parameters ) OUTPUT (TTS/NLG) ! ! ! User 对话管理 u ASR: 自动语音识别 u SLU: 口语语义理解 u DST:对话状态跟踪 u 估计用户目标的置信度 u NLG: 自然语言生成 u TTS: 语音合成 u 查询数据库 u 决定怎么回复用户 基于结构化深度学习的统计对话管理 上海交通大学-思必驰智能人机交互联合实验室 俞
3、凯 Steve Young, Milica Gasic, Simon Keizer, Franois Mairesse, Jost Schatzmann, Blaise Thomson, Kai Yu. The hidden information state model: A practical framework for POMDP-based spoken dialogue management. Computer Speech & Language 24 (2), 150-174 KB 任务型对话系统的语义本体 领域 语义槽 槽值 动作空间 餐馆 位置 (area) 价格 (price range) 菜系 (food) 1、市中心 2、郊区 1、贵 2、中等 3、便宜 1、川菜 2、浙菜 3、粤菜 request_area confirm_area select_area requ