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航空接待員 : 通過高效的大型知識檢索生成任務導向的對話

為了解決sql查詢table schema的問題，作者陳杰暘 這樣論述：

近年來，基於類神經網路方法在任務導向的對話系統中顯示出了卓越的成功，產生任務導向的對話在很大程度上依賴於訪問外部知識庫來檢索與任務相關的信息。然而當開發現實世界的任務導向的對話系統時，通常涉及訪問大型外部知識庫，而這些大型知識庫不能簡單地通過諸如存儲記憶網絡機制之類的類神經網路方法進行編碼。為了緩解上述的問題，在本文中我們提出一個端到端訓練的文本轉換結構化查詢語言引導框架，用以訓練類神經任務導向對話系統能夠用生成的結構化查詢語言與知識庫互動以便獲得資料。具體來說，類神經任務導向對話系統首先學習詢問並確認客戶的意圖，然後動態決定何時將用客戶的需求限制轉換成可執行的結構化查詢語言，藉此從知識庫中

獲取相關信息。借助我們的方法，類神經任務導向對話系統不需要將全部知識庫整合進系統，而可以只用少量並更準確的查詢資料結果，有效率的產生有用的對話回覆。我們在 AirDialogue 資料集上評估所的提出的方法，該資料集是 Google 釋出的一個大型任務導向語料庫，其中包含客戶與系統代理預訂機票的對話。實驗表明我們提出的方法在任務準確性和 BLEU 得分方面比之前的模型方法有顯著提高，這不僅顯示我們提出的方法生成的對話有很好的質量，還展示了完成給定任務的能力。

為E化教育雲設計一個信任網路

為了解決sql查詢table schema的問題，作者王俊堯 這樣論述：

我們為一個分享ontology的小型私有教育雲設計了一個信任框架。這個ontology可以分成兩層：上層的部分只包含可以公開出來的概念，下層則包含了機密的概念、資料與存取政策。我們使用了隱喻的政策並藉由及時的查詢來計算出使用者對資料的存取權限。這樣的設計使我們完成了一個分散式的信任框架。我們的信任框架可以相當容易的支援RBAC, ABAC政策，同時也藉由物件與物件之間建立的關係，我們可以建立更複雜更有彈性的存取政策。由於這個信任框架使用ontology來設計，因此可以非常容易的與教育知識庫結合。未來當這個信任框架與教育知識庫、隱喻的政策、結合時，信任框架就可以用存取政策來設計提供給學生的

教學建議，這樣可以使學增進他們的知識與技巧，也可以讓學生為自己的能力宣傳，甚至可以根據學生的背景與能力提供支援，使得他們可以設計一個小型的商務網路。為了驗證與測試我們的想法，我們使用了Protege與Apache Jean設計了一個模擬程式驗證與測試我們的想法確實可行。除此之外，我們也開發了一個交易機制來處理跨領域的ontology的異動。當分享的ontologies有異動時， 每一個ontology不論是直接或間接引用這些ontology都必須隨著更動。這牽涉到多台主機。因此我們設計了一個分散式的、合作的完整交易控制協定。這個協定利用一個token攜帶了參與交易主機的狀態，在所有參與主機之

間傳遞。所有的主機皆利用token內的資訊來判斷這個交易目前進行的狀態，並據此決定下一步該到三段式交易中的那一步。即使網路只有部分相通或是某個主機暫時性的失效，這個交易機制可以確定所有的主機都能對交易達成一致的狀態，不論是成功或是失敗。