【摘 要】
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许多口语对话系统已进入实用阶段,但一直没有很好的对话管理模型.把对话管理看做随机优化问题,用马尔科夫决策过程(MDP)来建模是最近出现的方向,但是对话状态的不确定性使MDP
【机 构】
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微软亚洲研究院网络图形组,中国科学技术大学计算机科学与技术系
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许多口语对话系统已进入实用阶段,但一直没有很好的对话管理模型.把对话管理看做随机优化问题,用马尔科夫决策过程(MDP)来建模是最近出现的方向,但是对话状态的不确定性使MDP不能很好地反映对话模型.提出了一种新的基于部分可观察MDP(POMDP)的口语对话系统模型,用部分可观察特性来处理不确定问题.由于精确求解算法的局限性,考察了许多启发式近似算法在该模型中的适用性,并改进了部分算法,如对于格点近似算法,提出了两种基于模拟点的格点选择方法.
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