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SNAPE-PM: Building and Utilizing Dynamic Partner Models for Adaptive Explanation Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于贝叶斯推断的动态伙伴模型，用于对话系统中的自适应解释生成。该模型通过非平稳马尔可夫决策过程持续更新，以提高对不同受众的适应性，改善可解释的人工智能系统。实验结果表明该方法有效。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于贝叶斯推断的动态伙伴模型，用于对话系统中的自适应解释生成。
- 该模型通过非平稳马尔可夫决策过程持续更新，以提高对不同受众的适应性。
- 研究重点在于动态和理性判断最佳解释策略。
- 实验结果表明，该方法有效提高了对不同伙伴的适应性，改善了可解释的人工智能系统。
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