以显式语义与策略对话历史增强非协作对话系统
计算与语言
2019-10-01 v1
摘要
我们研究非协作对话，其中两个智能体存在利益冲突但必须策略性沟通以达成协议（如谈判）。该设定对对话历史建模提出了新挑战，因为对话结果不仅依赖语义意图，还依赖传达意图的战术。我们提出使用有限状态转导器（FST）对语义与战术历史均进行建模。与 RNN 不同，FST 可通过所有经历的状态显式表示对话历史，从而促进对话结构的可解释性。我们在谈判对话中使用的一组策略与战术上训练 FST。训练后的 FST 展现出合理的战术结构，并可推广至其他非协作领域（如说服）。我们通过将 FST 融入试图销售产品的自动谈判系统以及说服人们向慈善机构捐款的说服系统来评估 FST。实验表明，显式建模语义与战术历史是改进对话策略规划与生成性能的有效途径。
引用
@article{arxiv.1909.13425,
title = {Augmenting Non-Collaborative Dialog Systems with Explicit Semantic and Strategic Dialog History},
author = {Yiheng Zhou and Yulia Tsvetkov and Alan W Black and Zhou Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.13425},
year = {2019}
}
备注
Unpublished preprint