A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System

最新推荐文章于 2025-06-10 11:19:07 发布
最新推荐文章于 2025-06-10 11:19:07 发布
阅读量3.7k 收藏 10
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： NLP Related
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014300008/article/details/53212915
本文探讨了构建task-oriented对话系统面临的挑战，包括数据稀缺问题。研究对比了强化学习和seq2seq模型的方法，并提出了一种结合两者的策略。论文介绍了一个利用LSTM和CNN的框架，通过整合业务信息和历史对话，降低对训练数据的依赖，减少了模板设计的复杂性。

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

关键词

end2end, task-oriented dialogue system

来源

arXiv 2016.04.15

问题

当前构建一个诸如宾馆预订或技术支持服务的 task-oriented 的对话系统很难，主要是因为难以获取训练数据。现有两种方式解决问题：

  • 将这个问题看做是 partially observable Markov Decision Process (POMDP)，利用强化学习在线与真实用户交互。但是语言理解和语言生成模块仍然需要语料去训练。而且为了让 RL 能运作起来，state 和 action space 必须小心设计，这就限制了模型的表达能力。同时 rewad function 很难设计，运行时也难以衡量
  • 利用 seq2seq 来做，这又需要大量语料训练。同时，这类模型无法做到与数据库交互以及整合其他有用的信息，从而生成实用的相应。

本文提出了平衡两种方法的策略。

文章思路

Model

模型分为五个模块 Intent Network
这个部分可以看做为seq2seq的encoder部分，将用户的输入encode 成一个向量
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
任务导向型对话系统 Task-oriented Dialog Systems 面向任务的对话系统 对话系统的预训练方法 领域适应 跨领域应用 鲁棒性 交互场景和用户行为 End-to-end模型
万有文的博客
05-22 1364
由于在人机交互和自然语言处理中的重要性和价值，面向任务的对话系统在学术界和工业界都受到越来越多的关注。在本文中，我们调查了面向任务的对话系统的最新进展和挑战。我们还讨论了面向任务的对话系统的三个关键主题：（1）提高数据效率以促进在资源匮乏的环境中进行对话建模；（2）为对话策略学习建模多回合模型以实现更好的任务完成性能；（3）将领域本体知识整合到对话模型中。此外，我们回顾了对话评估和一些常用语料库的最新进展。我们认为，尽管这项调查不完整，但可以为面向任务的对话系统的未来研究提供启发。
论文阅读笔记：A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System
BoCong-Deng的博客
10-04 2241
教会机器完成与人自然交流的任务是充满挑战性的，当前，开发面向任务的对话系统需要创建多个组件，通常这涉及大量的手工制作或获取昂贵的标记数据集以解决每个组件的统计学习问题。在这项工作中，我们介绍了基于神经网络的文本输入，文本输出的端到端可训练的面向目标的对话系统，以及一种基于pipeline的Wizard-of-Oz框架的收集对话数据的新方法。这种方法使我们能够轻松开发对话系统，而无需对手头的任务做太多假设。结果表明，该模型可以自然地与人类交谈，同时帮助他们完成餐馆搜索领域的任务。
【Unity 对话系统插件】Dialogue System for Unity 一款高度成熟、功能丰富、社区活跃的对话与剧情系统插件，适用于任何需要叙事、交互、任务驱动的游戏项目
最新发布
2403_88403568的博客
06-10 554
Dialogue System for Unity 是一款功能强大且成熟的对话系统插件，广泛应用于 RPG、冒险、视觉小说、互动叙事等游戏类型。该插件支持分支对话、多语言本地化、任务系统、语音支持、字幕控制、角色头像、对话事件触发等全套功能，能够轻松实现复杂的剧情逻辑与高度可定制的对话演出。 作为 Unity 生态中最受欢迎的对话插件之一，Dialogue System 提供完善的编辑器工具、可视化节点编辑、强大的扩展接口，并兼容主流角色控制系统与 UI 框架。
论文学习：《A network-based end-to-end trainable task-oriented dialogue system》
qq_41297934的博客
03-18 773
学习任务导向型对话系统，第一篇论文是《A network-based end-to-end trainable task-oriented dialogue system》。因为是首次接触该领域，所以学习这篇论文花了很长时间，这里对之前的学习进行一下记录。
A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue
weixin_34265814的博客
08-01 247
构建一个task-oriented的bot，比如订票，技术支持服务等等，是一件非常难的事情，因为对于特定任务，训练数据会非常非常有限。在学术界，bot领域现在最流行的解决方案之一是seq2seq，在一个非常庞大的open-domain数据集上进行训练，得到一些效果不错的模型，但难以应用到具体task中，因为这类模型无法做到与数据库交互以及整合其他有用的信...
Dialog System 总结
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
12-09 3万+
本文包括对话系统分类、数据汇总、和一些目前对话系统paper的总结、评价。 以下paper的“一句话评论”均为个人观念，评价标准苛刻，也有可能夸大了论文的缺点，希望与持不同意见的各位有识之士共同讨论。
NLP 聊天机器人课程 第6课.zip
02-10
4. **基于网络的端到端可训练任务导向对话系统**：《A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System.pdf》可能会介绍一种新型架构，通过网络结构让对话系统能够直接从输入数据中学习，无需...
必读论文|20篇聊天机器人领域必读论文速递
Arnetminer的博客
05-02 1844
聊天机器人（Chatbot）是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。其能够模拟人类对话，通过图灵测试。自 1966 年以来人类从未停止过对聊天机器人的探索。现如今，苹果语音助手 Siri，微软的小冰、小娜、Rinna、Tay、Zo、Ruk kkuh，亚马逊的Echo，百度的小度机器人，京东JIMI客服机器人，网易七鱼等 Chatbot 纷纷进驻到生活的各个领域，改变着我们的生活。 对话系统和聊天机...
第1144期AI100_机器学习日报(2017-11-05)
ai100_ml的博客
11-06 1525
AI100_机器学习日报 2017-11-05 聊天机器人Chatbot知识资料全集（入门/进阶/论文/软件/数据/专家等） @wx:专知内容组推荐中的序列化建模：Session-based neural recommendation @wx:白婷11分钟训练完ImageNet @wx:Facebook最新对抗学习研究：无需平行语料库完成无监督机器翻译 @wx:基于机器学习的音乐推
Task-oriented Dialogue System for Automatic Diagnosis翻译
nopSled
06-23 319
在本文中，我们建立了一个自动诊断的对话系统。我们首先通过从在线医学论坛的患者自我报告以及患者和医生之间的对话数据中提取症状来收集数据集。然后，我们提出了一个面向任务的对话系统框架，以自动为患者进行诊断，并且可以和患者交谈来收集不在已有报告中的其他症状。在我们数据集中的实验结果表明，从对话中提取的其他症状可以极大地提高疾病识别的准确性，我们的对话系统能够自动收集这些症状并做出更好的诊断。近年来，使用电子病例（EHR）来进行自动表格识别一直是热门的话题。研究人员探索了各种机器学习方法，以识别有多种类型信息（数值
Tutorial_DialogueSystem：UE4对话系统的教程项目
02-06
Tutorial_DialogueSystem：UE4对话系统的教程项目
Dialogue System 1.70 for Unity 官方版（ Unity3D 对话制作插件 ）
06-22
Unity3D对话制作插件，亲测Unity 2018.1.3f1版本可用，内附教程！
对话系统 | (5)《Task-oriented Dialogue System for Automatic Diagnosis》
sdu_hao的博客
08-23 944
本篇博客分享一篇来自ACL2018的论文《Task-oriented Dialogue System for Automatic Diagnosis》 文章目录1. Abstract2. Introduction3. Model 1. Abstract 本文首次构建了一个任务型对话系统来做医疗自动诊断。该系统可以通过和病人进行对话，在病人self-reports的基础上，收集一些额外的症状，来做自动诊断，提高诊断的准确率。此外，本文通过提取在线医学平台上病人self-reports和病人与医生对话中的症状，
Building task-oriented dialogue systems for online shopping 论文笔记
XP and Altoria
04-01 932
Building task-oriented dialogue systems for online shopping 论文笔记 1. 摘要 该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于...
基于任务型对话的医疗诊断 Task-oriented Dialogue System for Automatic Diagnosis
肥不溜秋大梅子
06-23 1057
这项基于任务型对话的自动医疗诊断工作来自复旦大学黄萱菁团队，发表在ACL Short 2018（Task-oriented Dialogue System for Automatic Diagnosis）。初步看该工作和NIPS RL workshop 2016上的神经症状检查器的工作思路是相似的，将AI智能体跟患者多轮问诊的症状获取过程看成马尔可夫序列决策过程，然后基于强化学习算法进行训练。该工作的贡献包括： 1. 标注了第一个面向对话系统的医疗数据集，该数据由两部分组成，一部分是患者的自述，另一部分是患
任务导向的对话系统(Task-oriented Dialogue System)论文常见专用名词
weixin_60984156的博客
05-25 439
例如，在一个餐厅预订的对话系统中，可能有一个槽"food_type"表示用户想要的菜系，对应的对话信念可能是"food_type: Chinese"，表示系统估计用户希望选择中国菜。the delexicalization of belief tracker：信念跟踪器的去词汇化，指当对话系统涉及一些具体的实体或者个人信息时，为了保护用户隐私或应对未知实体，常常需要对这些信息进行去词汇化处理，即将实体或个人信息从对话内容中去除，用通用的占位符或标记来代替。text spans：指文本中的连续片段或子串。
An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to S
qq_38369490的博客
02-25 390
基于图像的序列识别一直是计算机视觉领域的一个长期研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，这是基于图像的序列识别中最重要和最具挑战性的任务之一。提出了一种新颖的神经网络结构，它将特征提取，序列建模和转录集成到一个统一的框架中。与先前的场景文本识别系统相比，所提出的架构具有四个不同的特性：（1）它是端到端可训练的，与大多数现有算法相比，其组件是分别训练和调整的。 （2）它自然地处理任意长度的序列，不涉及字符分割或水平标度归一化。 （3）它不局限于任何预定义的词典，并且在无词典和词典的场景文本识别任务中
【翻译】End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access
Love-Coding
09-19 2084
本文是微软研究软邓力老师的文章，构建了一种从知识图谱中形成response的聊天机器人KB-InfoBot，并且提出了一种端到端的增强学习训练方案。（本文对于构建一个端到端的KB + task-oriented chatbot非常有启发和指导意义）introduction一个典型的goal-oriented（就是比如query一个人演的某年电影）一般由四个部分组成：一，language unders
fast end-to-end trainable guided filter
06-28
### 回答1： b'fast end-to-end trainable guided filter'是一个快速端到端可训练的引导滤波器。它是一种用于图像增强和降噪的滤波器，将图像作为输入，并产生增强的输出图像。该滤波器采用网络架构，可以通过监督学习进行训练，从而使其能够自适应地对不同的图像进行增强和降噪。此技术的创新之处在于它的速度快，并且可以自动调整和学习不同图像的特征和参数，从而提高了图像增强和降噪的效果和传统方法的性能。 ### 回答2： 快速端到端可训练引导滤波器（fast end-to-end trainable guided filter）是一种基于深度学习的图像处理算法，它可以快速地进行图像去噪、图像增强等操作。引导滤波是一种经典的图像降噪算法，它的原理是利用附加信息对图像进行滤波。传统的引导滤波需要在滤波过程中手动设置许多参数，效率较低，而且不易学习。 该算法将引导滤波嵌入到深度神经网络中，使得其可以端到端地训练，自动学习最佳参数，可以根据实际情况自动调整参数，从而得到更好的降噪结果。同时，该算法还引入了快速可分离滤波器（fast separable filter）的思想，通过对滤波器进行一定的优化，使其更加高效。 该算法的训练过程分为两个步骤。首先，使用成对的清晰和模糊图像进行训练，学习引导滤波器中的参数。其次，在测试时，使用该滤波器对任意输入图像进行滤波。该算法可以应用于多种图像降噪应用，如图像去模糊、图像去噪等。 与传统的算法相比，fast end-to-end trainable guided filter 的效果更好，速度更快，具有更好的鲁棒性和可扩展性，可以处理更大的图像数据集。 总而言之，fast end-to-end trainable guided filter 是现代图像处理领域的一种重要算法，它将深度学习的优势与传统的引导滤波算法相结合，在图像降噪、图像增强等方面得到广泛的应用。 ### 回答3： Fast end-to-end trainable guided filter（简称FastGF）是一种基于全可训练的引导滤波器的算法。引导滤波器是一种基于一对输入——引导图像和输入图像，来使输入图像平滑的滤波器。FastGF是引导滤波器的一种新近提出的算法，与之前的引导滤波方法相比有着很多的优势。 首先，FastGF可以通过深度神经网络进行训练，从而使其具有更好的泛化能力。其次，FastGF的计算速度非常快，可以在实时环境下进行使用。最后，FastGF可以很容易地与传统的图像处理算法进行集成，从而提高了它的实用价值。 FastGF可以被用于很多的计算机视觉任务，比如超分辨率、风格迁移和图像去噪。例如在图像去噪中，可以将噪声图像作为引导图像，原始图像作为输入图像，通过计算这两个图像之间的权重来实现图像去噪的目的。 总之，FastGF是一种可广泛应用于图像处理领域的算法。它结合了神经网络和引导滤波器的优点，并具有快速的计算速度和高实用价值。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值