Adaptive Tutorial Dialogue Systems Using Deep NLP Techniques

Adaptive Tutorial Dialogue Systems Using Deep NLP Techniques
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使用深度 NLP 技术的自适应教程对话系统

DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
North American Chapter of the Association for Computational Linguistics
影响因子：
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通讯作者：
Johanna D. Moore
Johanna D. Moore
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
M. Dzikovska;Charles B. Callaway;Elaine Farrow;Manuel Marques;C. Matheson;Johanna D. Moore

文献摘要

被引文献

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我们提出了两个不同领域的教程对话系统，展示了对话管理和深度自然语言处理技术的使用。生成技术被用来产生自然的声音反馈，以适应学生的表现和对话的历史，和上下文被用来解释作为问题措辞的试探性答案。
We present tutorial dialogue systems in two different domains that demonstrate the use of dialogue management and deep natural language processing techniques. Generation techniques are used to produce natural sounding feedback adapted to student performance and the dialogue history, and context is used to interpret tentative answers phrased as questions.