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基於強化式學習以改進任務導向繁體中文對話系統之效能

為了解決chat gpt繁體中文的問題，作者吳文宏 這樣論述：

本論文在於實現端到端繁體中文多領域任務導向對話系統。我們提出了一種基於強化學習的繁體中文任務導向對話reinforcement learning-based traditional Chinese task-oriented dialogue (RTCTOD) 系統，RTCTOD系統是經由多任務損失函數下訓練出的因果語言模型，並以任務導向之對話和belief state對該模型以強化學習目標進行微調。本論文採用的資料集為Multi-Domain Wizard-of-Oz dataset (MultiWOZ) 2.1版，該資料集包含了7個領域以及超過10000組的英文對話。得利於資源較為豐富的

英文，英文的任務導向對話系統之開發較中文迅速。為了解決中文任務導向對話語料匱乏的問題，我們利用北京清華大學交互式人工智能課題組(Conversational AI, CoAI)所提供之簡體版MultiWOZ 2.1進一步翻譯和開發繁體中文多領域對話系統。MultiWOZ採用兩種任務做為評估該系統的效能，分別是Dialogue State Tracking (DST) 和Dialogue-Context-to-Text Generation (end-to-end)。DST任務要求系統基於對話內容產生相應的belief states，DST的指標joint goal accuracy (JGA)

即是以belief states進行運算；而Dialogue-Context-to-Text Generation任務則會以belief states和系統生成的回應來計算Inform rate、Success rate、BLEU score所組成的Combined score作為指標。本論文以現有的端到端英文任務型對話系統SimpleTOD進行比較。在對話狀態追蹤任務以及端到端的表現上， RTCTOD的JGA和combined score分別為50.13、101.61，再利用強化學習進一步對RTCTOD進行微調，RTCTOD的JGA和combined score分別為51.31、106.0

6。

基於循環對抗網路之文本風格轉換

為了解決chat gpt繁體中文的問題，作者楊子賢 這樣論述：

近年來自然語言處理上的應用越來越進步，機器已經能夠理解許多複雜的意思或文句關係，甚至是分辨情感、風格，而透過機器生成的文章也不再是一件困難的事情。但是，關於文本風格轉換上的研究還是很少見，而在繁體中文上的研究更是十分稀少，我們透過使用循環一致對抗網路，這種非監督式訓練網路所需要的資料不需具備對稱性，透過運用在文本風格轉換任務上，以及資料需求低的優點，加上使用預訓練模型，讓模型直接微調，可以加速學習目標的風格。文本風格轉換可以利用在許多方面，像是客服聊天機器人可以針對每個人轉變成特定的語氣，或是將口語化的文本轉為正式的語句、不同風格面向的廣告詞，也可以對書籍、遊戲台詞轉換，就能有不同的閱讀體驗

，在許多應用範圍內都可以使用。