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【RASA】TED Policy:Dialogue Transformers

最近工作中使用到rasa,其core部分有一个rasa自己提出的TED Policy框架组建,可用于进行对话决策。...在每个对话回合,TED Policy将三条信息作为输入:用户的消息、预测的先前系统动作以及作为插槽保存到助手内存中的任何值。这些中的每一个都在输入到transformer之前进行了特征化和连接。...这允许 TED Policy一次考虑用户话语,但在另一轮完全忽略它,这使得transformer 成为处理对话历史的有用架构。...计算嵌入之间的差异,TED Policy最大化与目标标签的相似性并最小化与错误标签的相似性,这是一种基于Starspace算法的技术。...然而,TED Policy既简单又通用,在不依赖于重复问题等对话属性的情况下实现了类似的性能。

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