Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-23478
Titel: Using logistic regression to initialise reinforcement-learning-based dialogue systems
Verfasser: Rieser, Verena
Lemon, Oliver
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 2006
Quelle: IEEE/ACL Workshop on Spoken Language Technology : (SLT) ; December 10-13, 2006. - Palm Beach, Aruba, 2006
DDC-Sachgruppe: 400 Sprache, Linguistik
Dokumentart : InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.)
Kurzfassung: We investigate the use of logistic regression (LR) to initialise Reinforcement Learning (RL)-based dialogue systems with models of human dialogue strategies. LR produces accurate predictions and performs feature selection. We illustrate this technique in exploring human multimodal clarification strategies, observed in a Wizard-of-Oz experiment. We use it to initialise an RL-based system with features which significantly influence human behaviour. We show that the strategy applied by the human wizards is sensitive to different dialogue contexts. Furthermore we show that for predicting clarification behaviour the logistic models improve over the baseline on average twice as much as the supervised learning techniques used in previous work.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-9302
hdl:20.500.11880/23534
http://dx.doi.org/10.22028/D291-23478
SciDok-Publikation: 4-Jan-2007
Fakultät: Fakultät 4 - Philosophische Fakultät II
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Ehemalige Fachrichtung: bis SS 2016: Fachrichtung 4.7 - Allgemeine Linguistik
Fakultät / Institution:P - Philosophische Fakultät

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