Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Συστήματα στατιστικής διαχείρισης διαλόγου

Poulakis Konstantinos

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Τα σύγχρονα στατιστικά συστήματα διαχείρισης διαλόγου (Statistical Dialogue Managers - SDM) έχουν σημειώσει σημαντική πρόοδο, προσφέροντας εύρωστη και αποδοτική αλληλεπίδραση ανθρώπου-μηχανής. Η πρόοδος αυτή βασίζεται τόσο στο μεγάλο πλήθος δεδομένων, όσο και στην ανάπτυξη καινοτόμων αλγορίθμων βασισμένων σε τεχνικές ενισχυτικής μάθησης. Η εκτεταμένη χρήση αυτών των συστημάτων σε πραγματικά συστήματα φωνητικού διαλόγου (Spoken Dialogue Systems – SDS) μπορεί να μειώσει το κόστος ανάπτυξης και συντήρησης και να αυξήσει την ανοχή των συστημάτων στην αβεβαιότητα που υπάρχει τόσο λόγω περιβάλλοντος, όσο και λόγω σφαλμάτων των υποσυστημάτων που χρησιμοποιούνται όπως του συστήματος αναγνώρισης ομιλίας (Automatic Speech Recognition – ASR) ή του συστήματος κατανόησης φυσικής γλώσσας (Natural Language Understanding – NLU). Ένα τέτοιο αβέβαιο περιβάλλον, στο οποίο η κάθε απόφαση για την κατάσταση διαλόγου γίνεται σειριακά με άμεση εξάρτηση από τις προηγούμενες αποφάσεις, ένα από τα καταλληλότερα μοντέλα που χρησιμοποιηθεί βασίζεται σε μερικώς παρατηρήσιμες διαδικασίες απόφασης Markov (Partially Observable Markov Decision Process – POMDP). Στην πράξη, το μεγάλο πλήθος των καταστάσεων και των ενεργειών στον διάλογο, αλλά και η διάσταση των παρατηρήσεων, κάνει υπολογιστικά αδύνατη την βελτιστοποίηση του μοντέλου. Ως εκ τούτου, η πρακτική εφαρμογή συστημάτων που βασίζονται σε POMDP απαιτεί την ανάπτυξη αποτελεσματικών αλγορίθμων και προσεγγίσεων. Στην παρούσα διπλωματική εργασία επιχειρούμε μια αναλυτική επισκόπηση των μεθόδων και τεχνικών που έχουν αναπτυχθεί για την δημιουργία SDM. Αρχικά, επικεντρωνόμαστε στα συστήματα που βασίζονται σε POMDPs και εξετάζουμε διαφορετικές μεθόδους αναπαράστασης του χώρου των καταστάσεων του διαλόγου που έχουν ως στόχο την μείωση του υπολογιστικού κόστους και την βελτίωση των αποτελεσμάτων. Ακολούθως, γίνεται σύγκριση διαφορετικών μεθόδων μάθησης, τόσο γραμμικών όσο και μη γραμμικών, βασισμένων σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Τα αποτελέσματα από μια σειρά πειραμάτων που έχουν διεξαχθεί στο περιβάλλον PyDial με χρήση τεχνητών δεδομένων από προσομοιωτή δείχνουν ότι η τεχνολογία είναι πολλά υποσχόμενη.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες