使用機率式模擬使用者分析互動式語音數位內容檢索系統

Abstract

本論文主題在以模擬方式分析互動式語音數位內容檢索系統之設計及效能，透過模擬不同類型的使用者了解學習演算法的表現。由於> 使用者檢索多媒體數位內容的需求大幅增加，而多媒體的檢索並不像傳統文字檢索有非常豐富的研究，使得相關研究日益受到重視。由於語音數位內容會先經過語音辨識，將其辨識成文字，因為語音辨識錯誤和語音數位內容不易瀏覽，互動式的檢索就成為這種情況下一個自然的選擇。 前人針對此一問題使用馬可夫決策模型及強化學習 已獲取若干成果。由於強化學習需要系統與使用者互動的資料，前人藉由大量的模擬使用者來解決真實互動資料難以取得的困難，並得到強化學習有利於互動式檢索的結論。 但是，前人的模擬使用者只能基於規則作出制式反應，不能顯示真實使用者彼此存在各種行為差異的現象，導致模擬未必真實。本論文則為模擬使用者建立機率模型，並改進模擬使用者回覆給檢索系統的形式，使得整體模擬更接近真實。在這些改變下，得到強化學習需要在特定條件下才能有效發揮的初步結論。 另外，本論文提出一種基於檢索結果彼此間關係的多樣性特徵，可以幫助強化學習在檢索過程中更有效地進行學習。