يتطلب تحسين سياسة الحوار عبر التعلم التعزيز عددا كبيرا من التفاعلات التدريبية، مما يجعل التعلم مع المستخدمين الحقيقيين الوقت المستهلكة ومكلفة. لذلك يعتمد العديد من الإعدادات على محاكاة المستخدم بدلا من البشر. لدى محاكاة المستخدم هذه مشاكلهم الخاصة. في حين أن محاكاة المستخدمين المشفرة باليد، فقد ثبت أن محاكاة المستخدمين الذين يعتمدون على القواعد كافية في المجالات الصغيرة والبسيطة، لأن عدد القواعد المعقدة بسرعة أصلي. لا تزال محاكاة المستخدم التي يحركها بيانات البيانات، من ناحية أخرى، تعتمد على المجال. هذا يعني أن التكيف مع كل مجال جديد يتطلب إعادة تصميم وإعادة التدريب. في هذا العمل، نقترح محاكاة للمستخدم المستقل المستقل للمجال (TUS). لا يتم ربط هيكل TUS مجال معين، وتمكين تعميم المجال وتعلم سلوك المستخدم عبر المجال من البيانات. نحن نقارن TUS مع أحدث التقيمات التلقائية وكذلك الإنسان. يمكن أن يتنافس TUS مع محاكاة المستخدمين المستند إلى القواعد على المجالات المحددة مسبقا ويمكن أن يعممون إلى المجالات غير المرئية في أزياء صفرية.