End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access

最新推荐文章于 2022-03-01 00:55:37 发布
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本文介绍了一种基于强化学习的任务驱动型对话系统KB-InfoBot。该系统通过交互式询问来帮助用户从知识库中获取实体信息，并采用端到端的训练方式。其独特之处在于实体模型的可微特性，使得整个系统能够仅通过用户的反馈进行训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

强化学习在任务驱动型对话系统中的应用。这篇文章提出一个KB-InfoBot，它是一个通过交互询问特征的方式为用户从知识库（KB）中提供实体的对话智能体，KB-InfoBot的成分都是用强化学习以end-to-end的方式训练。

任务驱动的对话系统需要与外部数据库交互，这种智能体在交互式查询中有应用。



实体模型是可微的，这意味这系统可以只用来自用户的强化学习信号实现端到端训练。




【翻译】End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access
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