我们研究会话领域探索(CODEX),其中用户的目标是通过与信息机器人交谈来丰富她对给定领域的知识。这样的对话应该以高质量的领域知识为基础,同时也要有吸引力和开放性。食典委机器人应积极主动地介绍相关信息,即使用户没有直接要求。机器人还应该适当地将对话转向域的未发现区域。为了解决这些对话特性,我们引入了一种称为动态组合的新方法,该方法将候选内容生成与机器人响应的灵活组合解耦。这允许机器人控制所提供内容的来源、正确性和质量,同时通过对话管理器以组合方式选择最合适的内容来实现灵活性。我们实现了一个基于动态组合的法典机器人,并将其集成到谷歌助理中。作为一个示例域,该机器人以无缝体验的方式谈论NBA篮球联赛,因此用户不知道他们是在与vanilla系统交谈,还是在与我们的CODEX机器人进行交谈。结果是积极的,并能让你洞悉怎样才能进行一次愉快的谈话。据我们所知,这是作为商业助理系统一部分的开放式对话的第一次真正的用户实验。

成为VIP会员查看完整内容
9

相关内容

PlaNet 简介:用于强化学习的深度规划网络
谷歌开发者
13+阅读 · 2019年3月16日
论文浅尝 | 基于图注意力的常识对话生成
开放知识图谱
8+阅读 · 2019年2月5日
前沿 | 这是一份 AI 界最强年终总结
MOOC
4+阅读 · 2019年1月21日
不对称多代理博弈中的博弈理论解读
AI前线
13+阅读 · 2018年3月8日
Neural Approaches to Conversational AI
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月13日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月12日
QuAC : Question Answering in Context
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月21日
VIP会员
相关VIP内容
微信扫码咨询专知VIP会员