会员服务
任务对话系统 · TDM · 全 · 覆盖 · 论文 ·
7 月 3 日
Towards Negotiative Dialogue for the Talkamatic Dialogue Manager
翻译：暂无翻译
Staffan Larsson,Alexander Berman,David Hjelm
Staffan Larsson,Alexander Berman,David Hjelm

The paper describes a number of dialogue phenomena associated with negotiative dialogue, as implemented in a development version of the Talkamatic Dialogue Manager (TDM). This implementation is an initial step towards full coverage of general features of negotiative dialogue in TDM.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

O’Reilly报告：知识图谱崛起——面向现代数据集成和数据结构体系，“The Rise of the Knowledge Graph——Toward Modern Data Integration and the Data Fabric Architecture”
O’Reilly报告：知识图谱崛起——面向现代数据集成和数据结构体系，“The Rise of the Knowledge Graph——Toward Modern Data Integration and the Data Fabric Architecture”
专知会员服务
46+阅读 · 2022年2月18日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
不锈钢无纺布基Li4Ti5O12@石墨烯/石墨烯@碳泡沫锂离子混合超级电容器
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
38+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
复杂多元数据的半参数统计推断
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
Arxiv
16+阅读 · 4月11日
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2023年8月21日
A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning
Arxiv
21+阅读 · 2022年12月20日
Relating Graph Neural Networks to Structural Causal Models
Arxiv
44+阅读 · 2021年9月9日
Recent Advances in Large Margin Learning
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Infusing Knowledge into the Textual Entailment Task Using Graph Convolutional Networks
Infusing Knowledge into the Textual Entailment Task Using Graph Convolutional Networks
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月5日
Optimization Models for Machine Learning: A Survey
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation
Arxiv
11+阅读 · 2018年11月12日
Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月8日
Interpreting CNN Knowledge via an Explanatory Graph
Arxiv
10+阅读 · 2017年11月22日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
任务对话系统
TDM
全
覆盖
论文
相关VIP内容
O’Reilly报告：知识图谱崛起——面向现代数据集成和数据结构体系，“The Rise of the Knowledge Graph——Toward Modern Data Integration and the Data Fabric Architecture”
O’Reilly报告：知识图谱崛起——面向现代数据集成和数据结构体系，“The Rise of the Knowledge Graph——Toward Modern Data Integration and the Data Fabric Architecture”
专知会员服务
46+阅读 · 2022年2月18日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
Arxiv
16+阅读 · 4月11日
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2023年8月21日
A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning
Arxiv
21+阅读 · 2022年12月20日
Relating Graph Neural Networks to Structural Causal Models
Arxiv
44+阅读 · 2021年9月9日
Recent Advances in Large Margin Learning
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Infusing Knowledge into the Textual Entailment Task Using Graph Convolutional Networks
Infusing Knowledge into the Textual Entailment Task Using Graph Convolutional Networks
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月5日
Optimization Models for Machine Learning: A Survey
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation
Arxiv
11+阅读 · 2018年11月12日
Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月8日
Interpreting CNN Knowledge via an Explanatory Graph
Arxiv
10+阅读 · 2017年11月22日
相关基金
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
不锈钢无纺布基Li4Ti5O12@石墨烯/石墨烯@碳泡沫锂离子混合超级电容器
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
38+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
复杂多元数据的半参数统计推断
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top