改进判别式深度Dyna-Q的任务对话策略学习方法

摘要：

作为任务型对话系统中的关键一环,对话策略可以通过判别式深度Dyna-Q框架训练得到.然而,该框架在直接强化学习阶段采用原始的深度Q网络方法学习对话策略,在世界模型方面采用多层感知机作为模型的基本结构,导致对话策略的训练效率、性能和稳定性降低.本文提出了一种改进判别式深度Dyna-Q的任务对话策略学习方法.在改进后的直接强化学习阶段,利用噪声网络改进了智能体的探索方式,同时将竞争网络的双流架构、双Q网络与n步自举法三者相结合,优化了Q值的计算过程.在世界模型方面,设计了一种基于软注意力的模型替代多层感知机结构.实验结果表明,本文提出的方法在对话成功率、平均对话轮数以及平均奖励3个指标上均优于现有的最佳结果,最后本文通过消融分析和鲁棒性分析,进一步验证了方法的有效性.

关键词：任务型对话系统、对话策略学习、强化学习、用户模拟器

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广东省自然科学基金资助项目;顺德区核心技术攻关项目

在线出版日期：2023-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：9-17,23