name: Контекстный диалоговый агент
keyword_list: диалоговые системы,  диалоговый граф, обработка естественного языка, диалоговый менеджер
abstract: С развитием машинного обучения и возросшей популярностью нейронных сетей, статистические подходы стали широко использоваться в диалоговых системах. Наиболее успешные системы применяют гибридный подход, который использует как статистические, так и шаблонные методы. Первой проблемой гибридного подхода является разработка архитектуры диалоговой системы. Гибридный подход подразумевает широкие границы из-за чего архитектура системы получается не гибкой и ориентированной только на решение одной узкой задачи. В рамках работы была предложена архитектура с независимыми навыками, что с одной стороны обеспечивает слабую связанность системы и гибкость в разработке, но с другой стороны ограничивает возможные варианты сценариев, которые могли бы увеличить оценку качества диалога. В качестве демонстрации возможности обхода такого ограничения в работе был представлен механизм перехода между навыками. Также диалоговая система использует метод борьбы с проблемой холодного старта, который заключается в использовании данных имеющихся навыков. Этот метод позволяет сфокусироваться на разработке навыков, вместо продумывания логики диалогового менеджера. В качестве инструмента для анализа диалогов, в работе был предложен метод построения диалогового графа из диалогового корпуса. Он позволяет взглянуть “сверху” на диалоговый корпус, увидеть в диалоге основные темы и переходы между ними. Кроме визуализации диалоговый граф является источником полезных признаков, улучшающих качество решения целевой задачи.
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский А. М.
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Кудрявцев Н. Н.
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.degree: Доктор физико-математических наук
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Бурцев Михаил Сергеевич
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: -
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения