End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access

強化學習在任務驅動型對話系統中的應用。這篇文章提出一個KB-InfoBot，它是一個通過互動詢問特征的方式為使用者從知識庫（KB）中提供實體的對話智能體，KB-InfoBot的成分都是用強化學習以end-to-end的方式訓練。

任務驅動的對話系統需要與外部資料庫互動，這種智能體在互動式查詢中有應用。

實體模型是可微的，這意味這系統可以隻用來自使用者的強化學習信号實作端到端訓練。