基于言语行为与时隙同步对齐的跨域对话策略迁移
计算与语言
2018-04-23 v1 人工智能
摘要
对话策略迁移能够通过利用具有大量数据的源域中的知识，在仅有少量数据的目标域中构建对话策略。对话语句通常由言语行为（speech-act）和领域时隙（slot）表示，对话策略迁移通常通过基于人工启发式指定时隙映射矩阵来实现。然而，现有的对话策略迁移方法无法在不同言语行为的对话域之间进行迁移，例如由不同公司构建的系统之间。此外，它们依赖于公共时隙或时隙熵，而当源时隙与目标时隙完全不相交且没有数据库可用于计算时隙熵时，这些均不可用。为解决此问题，我们提出了一种跨域与跨言语行为策略迁移（PROMISE）模型，该模型能够跨具有不同言语行为和不相交时隙的域迁移对话策略。PROMISE模型能够同时学习对齐不同的言语行为与时隙，且不需要公共时隙或计算时隙熵。在真实世界对话数据与仿真上的实验表明，PROMISE模型能够有效跨具有不同言语行为和不相交时隙的域迁移对话策略。
引用
@article{arxiv.1804.07691,
title = {Cross-domain Dialogue Policy Transfer via Simultaneous Speech-act and Slot Alignment},
author = {Kaixiang Mo and Yu Zhang and Qiang Yang and Pascale Fung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.07691},
year = {2018}
}
备注
v7