2、交互式学习与新闻导航系统：提升对话系统效能

交互式学习与新闻导航系统：提升对话系统效能

交互式学习构建意图检测器

在意图检测中应用交互式学习时，我们将来自微软Cortana的2500万条原始话语加载到交互式学习（IL）工具中。对于键入的话语，日志包含输入的文本；对于语音话语，日志包含（可能有误的）语音识别器的输出，同时排除可能包含个人或识别信息的话语。

接着，使用ICE构建电影领域的三个意图检测器：
- MOVIESDIRECTEDBY：用户请求查找由特定人物执导的所有电影，例如 “What movies did Stanley Kubrick direct?”
- WHODIRECTED：用户请求获取特定电影的导演姓名，例如 “Who directed The Matrix?”
- MOVIERUNTIME：用户请求了解特定电影的时长，例如 “How long is Gone with the Wind?”

前两个意图的构建是为了熟悉IL工具，因此未仔细记录工作时长。最后一个意图是在可控且仔细记录的条件下构建的，开发者添加了n元语法特征、特定的n元语法（如 “director”、“movie” 和 “who directed”），以及一个包含Freebase中所有电影名称的类别。

以下是构建MOVIERUNTIME意图的累积工作量（时间）：
|总标注实例数|时间（分钟）|
| ---- | ---- |
|100|28|
|600|90|

标注600条话语需要90分钟，且每条话语的边际时间急剧下降，这体现了交互式学习的优势。早期标注时，开发者需手动搜索话语进行标注，模型无法提供标签建议，需要更多的特征工程；后期标