Reinforcement Learning for Adaptive Dialogue Systems: A Data-driven Methodology for Dialogue Management and Natural Language Generation

دهه گذشته شاهد انقلابی در زمینه سیستم‌های گفتگوی گفتاری بوده است. همانند سایر حوزه‌های علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی، روش‌های مبتنی بر داده در حال حاضر برای هدایت روش‌های جدید برای توسعه و ارزیابی سیستم استفاده می‌شوند.

این کتاب کمکی منحصر به فرد به آن تغییر مداوم است. یک روش جدید برای توسعه سیستم‌های گفتگوی گفتاری به تفصیل شرح داده شده است. این سفر با رفتار انسان در تعامل شروع می شود و به پایان می رسد و روش هایی را برای یادگیری از داده ها، برای ساختن محیط های شبیه سازی برای آموزش و آزمایش سیستم ها و برای ارزیابی نتایج بررسی می کند. مطالب تفصیلی شامل: سیستم‌های گفتگوی گفتاری و چندوجهی، جمع‌آوری داده‌های Wizard-of-Oz، روش‌های شبیه‌سازی کاربر، یادگیری تقویتی، و روش‌های ارزیابی است.

این کتاب یک راهنمای تحقیقاتی برای دانش‌آموزان و محققینی است که در زمینه علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین سابقه دارند. از طریق یک مطالعه موردی دقیق در روش‌های مبتنی بر داده برای توسعه و ارزیابی سیستم‌های گفتگوی گفتاری حرکت می‌کند. چالش های رایج مرتبط با این رویکرد مورد بحث قرار گرفته و راه حل های نمونه ارائه شده است. این کار بینش‌ها، درس‌ها و الهام‌بخشی را برای تحقیق و توسعه آینده فراهم می‌کند - نه تنها برای سیستم‌های گفتگوی گفتاری به طور خاص، بلکه برای رویکردهای داده محور به تعامل انسان و ماشین به طور کلی.

The past decade has seen a revolution in the field of spoken dialogue systems. As in other areas of Computer Science and Artificial Intelligence, data-driven methods are now being used to drive new methodologies for system development and evaluation.

This book is a unique contribution to that ongoing change. A new methodology for developing spoken dialogue systems is described in detail. The journey starts and ends with human behaviour in interaction, and explores methods for learning from the data, for building simulation environments for training and testing systems, and for evaluating the results. The detailed material covers: Spoken and Multimodal dialogue systems, Wizard-of-Oz data collection, User Simulation methods, Reinforcement Learning, and Evaluation methodologies.

The book is a research guide for students and researchers with a background in Computer Science, AI, or Machine Learning. It navigates through a detailed case study in data-driven methods for development and evaluation of spoken dialogue systems. Common challenges associated with this approach are discussed and example solutions are provided. This work provides insights, lessons, and inspiration for future research and development – not only for spoken dialogue systems in particular, but for data-driven approaches to human-machine interaction in general.