Constructive Dialogue Management for Speech-based Interaction Systems

ABSTRACT The tutorial will introduce the major topics, established practices and methodologies in dialogue management research. Evaluation criteria and usability aspects for useful and enjoyable interactive systems will also be discussed. The tutorial is based on the framework of Constructive Dialogue Management, and focuses especially on the technological and theoretical challenges in designing adaptive and intelligent conversational systems

Towards the Use of Dialog Systems to Facilitate Inclusive Education

Continuous advances in the development of information technologies have currently led to the possibility of accessing learning contents from anywhere, at anytime, and almost instantaneously. However, accessibility is not always the main objective in the design of educative applications, specifically to facilitate their adoption by disabled people. Different technologies have recently emerged to foster the accessibility of computers and new mobile devices, favoring a more natural communication between the student and the developed educative systems. This chapter describes innovative uses of multimodal dialog systems in education, with special emphasis in the advantages that they provide for creating inclusive applications and learning activities

Learning user modelling strategies for adaptive referring expression generation in spoken dialogue systems

We address the problem of dynamic user modelling for referring expression generation in spoken dialogue systems, i.e how a spoken dialogue system should choose referring expressions to refer to domain entities to users with different levels of domain expertise, whose domain knowledge is initially unknown to the system. We approach this problem using a statistical planning framework: Reinforcement Learning techniques in Markov Decision Processes (MDP). We present a new reinforcement learning framework to learn user modelling strategies for adaptive referring expression generation (REG) in resource scarce domains (i.e. where no large corpus exists for learning). As a part of the framework, we present novel user simulation models that are sensitive to the referring expressions used by the system and are able to simulate users with different levels of domain knowledge. Such models are shown to simulate real user behaviour more closely than baseline user simulation models. In contrast to previous approaches to user adaptive systems, we do not assume that the user’s domain knowledge is available to the system before the conversation starts. We show that using a small corpus of non-adaptive dialogues it is possible to learn an adaptive user modelling policy in resource scarce domains using our framework. We also show that the learned user modelling strategies performed better in terms of adaptation than hand-coded baselines policies on both simulated and real users. With real users, the learned policy produced around 20% increase in adaptation in comparison to the best performing hand-coded adaptive baseline. We also show that adaptation to user’s domain knowledge results in improving task success (99.47% for learned policy vs 84.7% for hand-coded baseline) and reducing dialogue time of the conversation (11% relative difference). This is because users found it easier to identify domain objects when the system used adaptive referring expressions during the conversations

Interaktive Dialogsysteme

Das Thema der vorliegenden Arbeit kann mit den folgenden drei Hauptfragen zusammengefasst werden: (1) was ist Dialog, (2) welche charakteristische Merkmale hat der Dialog und (3) was ist notwendig, um Dialog erfolgreich mit Hilfe von Maschinen (Computersystemen) zu simulieren. Die Arbeit wurde in der Hoffnung geschrieben, dass sie als Basis und Ausgangspunkt für weitere Forschungen in den bezeichneten wissenschaftlichen Gebieten benutzt werden kann, wie auch in der Hoffnung, dadurch die Aufmerksamkeit von Sprachwissenschaftlerinnen und Germanistinnen auf Forschungsperspektiven und Herausforderungen in diesem Gebiet zu lenken. Dabei wird auch gezeigt, wie weit die theoretischen Grundlagen, die sich auf zwischenmenschliche Dialogformen beziehen, in interaktiven Dialogsystemen implementiert werden können; welche zusätzliche Mittel notwendig sind, um solche Systeme menschenähnlicher in der Dialogkommunikation zu machen. Die Frage nach interaktiven Dialogsystemen wird vor allem aus pragmatischen Gründen gestellt, denn mit der Entwicklung der Computertechnologie werden auch die Einsatzmöglichkeiten für Computer immer mehr. Das führt dazu, dass viel mehr Menschen, vor allem Nicht-Experten, am Computer arbeiten. Die Kommunikation mit dem Computer läuft allerdings, mit Ausnahme der Erfindung und Einführung der Maus in den 1960er/1970er, bis heute noch vor allem über die Konsole (Tastatur/Monitor). Die menschliche Dialogfähigkeit zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, typische Organisationsprinzipien des Dialogs zu erkennen und anzuwenden. Die Prinzipien betreffen einerseits die kognitiven Fähigkeiten des Menschen, andererseits unterschiedliche formale Aspekte. Ein Dialogsystem sollte also diese menschliche Dialogfähigkeit in unterschiedlichen kommunikativen Situationen nachahmen können. Eben aus diesem Grund steht einerseits der Dialog als Kommunikationsmittel im Zentrum der vorliegenden Diplomarbeit, andererseits aber die Frage, wie ein gesprochener Dialog mit einem Computersystem und in welchem Ausmaß möglich wäre

Desarrollo y evaluación de diferentes metodologías para la gestión automática del diálogo

El objetivo principal de la tesis que se presenta es el estudio y desarrollo de diferentes metodologías para la gestión del diálogo en sistemas de diálogo hablado. El principal reto planteado en la tesis reside en el desarrollo de metodologías puramente estadísticas para la gestión del diálogo, basadas en el aprendizaje de un modelo a partir de un corpus de diálogos etiquetados. En este campo, se presentan diferentes aproximaciones para realizar la gestión, la mejora del modelo estadístico y la evaluación del sistema del diálogo. Para la implementación práctica de estas metodologías, en el ámbito de una tarea específica, ha sido necesaria la adquisición y etiquetado de un corpus de diálogos. El hecho de disponer de un gran corpus de diálogos ha facilitado el aprendizaje y evaluación del modelo de gestión desarrollado. Así mismo, se ha implementado un sistema de diálogo completo, que permite evaluar el funcionamiento práctico de las metodologías de gestión en condiciones reales de uso. Para evaluar las técnicas de gestión del diálogo se proponen diferentes aproximaciones: la evaluación mediante usuarios reales; la evaluación con el corpus adquirido, en el cual se han definido unas particiones de entrenamiento y prueba; y la utilización de técnicas de simulación de usuarios. El simulador de usuario desarrollado permite modelizar de forma estadística el proceso completo del diálogo. En la aproximación que se presenta, tanto la obtención de la respuesta del sistema como la generación del turno de usuario se modelizan como un problema de clasificación, para el que se codifica como entrada un conjunto de variables que representan el estado actual del diálogo y como resultado de la clasificación se obtienen las probabilidades de seleccionar cada una de las respuestas (secuencia de actos de diálogo) definidas respectivamente para el usuario y el sistema.Griol Barres, D. (2007). Desarrollo y evaluación de diferentes metodologías para la gestión automática del diálogo [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1956Palanci