ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

إسقاط بدوره الانتهاء في أنظمة الحوار المنطوقة

Projection of Turn Completion in Incremental Spoken Dialogue Systems

648   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تعد القدرة على اتخاذها بطريقة بطلاقة (أي تأخير طويل للاستجابة أو الانقطاعات المتكررة) جوانب أساسية من أي نظام حوار منطوق.ومع ذلك، فإن خدمات التعرف على الكلام العملي تحفز عادة تأخير استجابة طويل، حيث يستغرق الأمر وقتا قبل معالجة كلام المستخدم.هناك قدر كبير من الأبحاث التي تشير إلى أن البشر يحققون أوقات الاستجابة السريعة من خلال إظهار ما سيقوله المحاور ويقدر إكمال الدورات المقبلة.في هذا العمل، نقوم بتنفيذ هذه الآلية في نظام حوار منطوق تدريجي، باستخدام نموذج لغة يولد العقود المستقبلية المحتملة لمشروع نقاط الإنجاز القادمة.من الناحية النظرية، قد يجعل هذا النظام أكثر استجابة، في حين لا يزال الوصول إلى المعلومات الدلالية التي لم تتم معالجتها بعد بواسطة التعرف على الكلام.نقوم بإجراء دراسة صغيرة تشير إلى أن هذا نهج قابل للحياة لأنظمة الحوار العملية، وأن هذا اتجاه واعد للبحث في المستقبل.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

في هذه الورقة، نقول أن أنظمة الحوار قادرة على شرح قراراتها بنشاط يمكنها الاستفادة من المنطق المعني.نحن نحفز سبب هذه الاستراتيجية المناسبة ودمجها ضمن إطار مدير الحوار المؤخري الخاص بنا على أساس المنطق الخطي.على وجه الخصوص، يتيح ذلك نظام الحوار تقديم إ جابات معقولة على السبب في الأسئلة التي تستعرضها المعلومات التي سبق إعطاءها بواسطة النظام.
فهم اللغة المنطوقة، عادة بما في ذلك اكتشاف النوايا وملء الفتحات، هو مكون أساسي لبناء نظام حوار منطوق. تظهر الأبحاث الحديثة نتائج واعدة من خلال التعلم المشترك بين هذين المهامتين بناء على حقيقة أن ملء الفتحة والكشف عن النوايا تشارك المعرفة الدلالية. عل اوة على ذلك، فإن آلية الاهتمام تعزز التعلم المشترك لتحقيق نتائج أحدث من الفن. ومع ذلك، فإن نماذج التعلم المشتركة الحالية تتجاهل الحقائق المهمة التالية: 1. لا يتم تتبع سياق فتحة طويلة الأجل بشكل فعال، وهو أمر حاسم لملء الفتحات المستقبلية. 2. يمكن أن تكون الفتحة وعلامات الكشف عن النية مجزية بشكل متبادل، ولكن التفاعل ثنائي الاتجاه بين ملء الفتحات والكشف عن النوايا لا يزال نادرا ما تم استكشافه. في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا لنموذج سياق فتحة طويلة الأجل واستخدام العلاقة الدلالية بالكامل بين الفتحات والمحالة. نعتمد شبكة الذاكرة ذات القيمة الرئيسية لنموذج سياق الفتحة ديناميكيا وتتبع علامات فتحة أكثر أهمية فك شفرة من قبل، والتي يتم تغذيتها بعد ذلك في وحدة فك التشفير الخاصة بنا للحصول على علامات الفتحة. علاوة على ذلك، يتم استخدام معلومات الذاكرة الدائرية لأداء الكشف عن النية، وتحسين المهام المتبادلة من خلال التحسين العالمي. تظهر التجارب على معيار ATIS و SHITS DataSets أن نموذجنا يحقق أداء حديثة وتفوق على طرق أخرى، خاصة بالنسبة لمهمة ملء الفتحة.
يقتصر معظم العمل المسبق على أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام على دعم واجهات برمجة التطبيقات في المجال.ومع ذلك، قد يكون لدى المستخدمين طلبات خارج نطاق واجهات برمجة التطبيقات هذه.يركز هذا العمل على تحديد طلبات المستخدمين هذه.تعتمد الطرق الحالية لهذه الم همة بشكل أساسي على النماذج المدربة مسبقا بشكل صحيح على البيانات المشروحة الكبيرة.نقترح طريقة رواية، ريد، بناء على تقدير التعلم والكثافة التكيفية.يمكن تطبيق Rede على حالات الطابع الصفرية، ويتدرك بسرعة كاشف عالية الأداء مع بعض الطلقات فقط عن طريق تحديث أقل من المعلمات 3K.نوضح أداء Rede التنافسي في بيانات DSTC9 ومجموعة اختبار مجمعة حديثا.
تقترح هذه الورقة تصنيفا من الأخطاء في أنظمة الحوار الموجهة للدردشة.سابقا، تم اقتراح اختصاصين؛واحد هو النظرية مدفوعة والبيانات الأخرى مدفوعة.السابق يعاني من حقيقة أن نظريات الحوار للمحادثة البشرية غالبا ما تكون مناسبة لتصنيف الأخطاء التي قدمها أنظمة ا لحوار الموجهة نحو الدردشة.هذا الأخير لديه قيود في أنه لا يمكن إلا أن يتعامل مع أخطاء النظم التي لدينا بيانات.تدمج هذه الورقة هذين تصنيفين لخلق تصنيف شامل للأخطاء في أنظمة الحوار الموجهة نحو الدردشة.وجدنا أنه، مع تصنيفنا المتكامل لدينا، يمكن تفاح أخطاء بشكل موثوق بموثوقية مع KAPPA أعلى من Fleiss 'Kappa مقارنة بالتصنيف المقترح سابقا.
تعلم أنظمة الحوار الموجهة نحو المهمة الحديثة نموذجا من الحوارات المشروح، وتحول هذه الحوارات بدورها يتم جمعها وتفاحها بحيث تكون متسقة مع معرفة مجال معينة. ومع ذلك، في السيناريوهات الحقيقية، تخضع معارف المجال للتغييرات المتكررة، وقد تصبح حوارات التدريب الأولي قد تصبح عفا عليها الزمن، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في الأداء النموذجي. في هذه الورقة، نحقق في العلاقة بين الحوارات التدريبية ومعرفة المجال، واقتراح تكيف مجال الحوار، وهي منهجية تهدف إلى تكييف حوارات التدريب الأولي للتغييرات تدخلت في معرفة المجال. نحن نركز على تغييرات قيمة الفتحة (على سبيل المثال، عندما تتوفر قيم فتحة جديدة لوصف كيانات المجال) وتحديد إعداد تجريبي لتتكيف مع نطاق الحوار. أولا، نوضح أن النماذج الحالية للحالة لتتبع حالة الحوار لا تزال قوية تقريبا للتغيرات ذات قيمة الفتحة لمعرفة المجال. بعد ذلك، نقارن استراتيجيات مختلفة التكيف عن نطاق التكيف، مما يدل على أن التقنيات البسيطة فعالة لتقليل الفجوة بين حوارات التدريب ومعرفة المجال.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا