បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមភាពស្មុគស្មាញក្នុងការធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធសន្ទនាតាមសំឡេងដែលផ្អែកលើ POMDP អាចដំណើរការបានសម្រាប់ទិន្នន័យជាក់ស្តែងដ៏ធំ ដោយដោះស្រាយបញ្ហានៃការអាប់ដេតស្ថានភាព និងការរៀនកែលម្អគោលការណ៍សកម្មភាព (Policy optimization) ដែលយឺតយ៉ាវ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានពង្រីកក្របខ័ណ្ឌការតំណាងស្ថានភាពព័ត៌មានលាក់កំបាំង (Hidden Information State) និងអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយការរៀនពង្រឹង (Reinforcement Learning) បែប Bayesian ដើម្បីគ្រប់គ្រងស្ថានភាពនៃការសន្ទនាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Gaussian Process Reinforcement Learning (GP-Sarsa) ការរៀនពង្រឹងដោយប្រើប្រាស់គោលការណ៍ Gaussian Process (GP-Sarsa) |
ទាមទារទិន្នន័យសន្ទនាតិចដើម្បីរៀនបានលឿន និងអាចប៉ាន់ស្មានកម្រិតភាពមិនប្រាកដប្រជាសម្រាប់ការបន្ស៊ាំខ្លួន (Adaptation)។ | ទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ (Matrix inversion) ដែលតម្រូវឲ្យប្រើវិធីសាស្ត្រ Sparsification ដើម្បីកាត់បន្ថយបន្ទុកកុំព្យូទ័រ។ | សម្រេចបានអត្រាជោគជ័យលើសពី ៨៥% ក្នុងទិន្នន័យសន្ទនាត្រឹមតែ ២០០ ដង បើធៀបនឹងវិធីសាស្ត្រធម្មតាដែលត្រូវការរាប់ពាន់ដង។ |
| Grid-based Monte Carlo Control (MCC) ការគ្រប់គ្រង Monte Carlo ផ្អែកលើបណ្ដាញចំនុច (Grid-based MCC) |
ងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្ត និងធានាបាននូវការស្វែងរកគោលការណ៍ល្អប្រសើរបំផុត ប្រសិនបើមានទិន្នន័យគ្រប់គ្រាន់។ | រៀនយឺតខ្លាំង ត្រូវការទិន្នន័យសន្ទនារាប់សែនដង និងមិនអាចទាញយកប្រយោជន៍ពីភាពស្រដៀងគ្នានៃស្ថានភាពសន្ទនាបានល្អ។ | ដំណើរការយឺត ដោយទាមទារការព្បាស្រ័យទាក់ទងជាតួលេខរហូតដល់ប្រហែល ១០០,០០០ ដងទើបគោលការណ៍មានស្ថិរភាព។ |
| Attribute-value list Pruning ការកាត់ចោលបញ្ជីគុណលក្ខណៈនិងតម្លៃ (Pruning) |
អនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធរក្សាទុកនូវជម្រើសការសន្ទនាច្រើនពេលមានសំឡេងរំខាន និងអាចដំណើរការការសន្ទនាវែងៗដោយគ្មានដែនកំណត់។ | អាចនឹងកាត់ចោលព័ត៌មានដែលត្រឹមត្រូវប្រសិនបើការវាយតម្លៃប្រូបាប៊ីលីតេនៃពាក្យសន្ទនាមានកំហុសឆ្គង។ | ផ្តល់លទ្ធផលនិងរង្វាន់ (Reward) ខ្ពស់ជាងវិធីសាស្ត្រ Recombination ជាពិសេសក្នុងស្ថានភាពដែលមានកំហុសសំឡេងរំខានខ្ពស់។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធសន្ទនាតាមបែប POMDP នេះទាមទារធនធានគណនាខ្ពស់សម្រាប់ដំណើរការអនុគមន៍ជំនួយកម្រិតខ្ពស់ និងអង្គចងចាំធំសម្រាប់រក្សាទុកស្ថានភាពសន្ទនា។
ការសិក្សា និងការធ្វើតេស្តជាក់ស្តែងត្រូវបានធ្វើឡើងលើប្រធានបទទេសចរណ៍នៅទីក្រុង Cambridge (CamInfo) ដោយប្រើប្រាស់អ្នកនិយាយភាសាអង់គ្លេសជាភាសាកំណើតចំនួន ៣៦ នាក់ប៉ុណ្ណោះ។ សម្រាប់បរិបទប្រទេសកម្ពុជា អាកប្បកិរិយានៃការសន្ទនា វិធីសាស្ត្រនៃការចរចា និងភាសាខ្មែរមានភាពស្មុគស្មាញ និងទម្រង់ខុសគ្នាទាំងស្រុង ដែលទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យក្នុងស្រុកដើម្បីជៀសវាងកំហុសប្រព័ន្ធ។
ទោះបីជាភាសាមានរចនាសម្ព័ន្ធខុសគ្នា ម៉ូដែលសន្ទនាតាមបែបស្ថិតិនេះមានសក្តានុពលខ្លាំងក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធសន្ទនាឆ្លាតវៃ (Spoken Dialogue Systems) សម្រាប់ស្ថាប័ននៅកម្ពុជា។
ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រ GP-Sarsa រួមជាមួយ POMDP នឹងជួយឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវកម្ពុជាអាចអភិវឌ្ឍកម្មវិធីសន្ទនាដែលមានភាពបត់បែនខ្ពស់ និងធន់នឹងបញ្ហាសំឡេងរំខាននៅទីសាធារណៈបានយ៉ាងប្រសើរ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) | ជាក្របខ័ណ្ឌគណិតវិទ្យាដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងស្ថានភាពដែលប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រមិនអាចដឹងច្បាស់ពីស្ថានភាពពិតប្រាកដ ឬបំណងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ប៉ុន្តែវាត្រូវរក្សាទុកភាគរយនៃភាពជាក់លាក់ (ប្រូបាប៊ីលីតេ) ផ្អែកលើព័ត៌មាននិងសម្លេងដែលវាទទួលបាន។ | ដូចជាការដើរក្នុងបន្ទប់ងងឹតដែលអ្នកមិនអាចមើលឃើញអ្វីទាំងអស់ តែអ្នកត្រូវស្ទាបរកផ្លូវ ហើយទាយថាអ្នកកំពុងនៅត្រង់ណាដោយផ្អែកលើអ្វីដែលអ្នកបានស្ទាបប៉ះ។ |
| Hidden Information State (HIS) | គឺជាប្រព័ន្ធមួយដែលជួយសម្រួលដល់ការចងចាំទិន្នន័យសន្ទនាដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ដោយវាធ្វើការប្រមូលផ្ដុំគោលបំណងស្រដៀងគ្នារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ទៅជាក្រុមៗ (Partitions) ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនារបស់ម៉ាស៊ីនទោះក្នុងស្ថានភាពមានជម្រើសច្រើនក៏ដោយ។ | ដូចជាការចាត់ថ្នាក់សៀវភៅរាប់ពាន់ក្បាលក្នុងបណ្ណាល័យទៅតាមប្រភេទមុខវិជ្ជា ដើម្បីងាយស្រួលស្វែងរកជាជាងការចងចាំចំណងជើងសៀវភៅនីមួយៗ។ |
| Gaussian Process Reinforcement Learning (GP-Sarsa) | ជាវិធីសាស្ត្ររៀនរបស់ម៉ាស៊ីនដែលប្រើប្រាស់ម៉ូដែលស្ថិតិដើម្បីទស្សន៍ទាយលទ្ធផល (រង្វាន់) នៃសកម្មភាពនីមួយៗក្នុងការសន្ទនា ព្រមទាំងអាចប្រាប់ពីកម្រិតនៃភាពមិនប្រាកដប្រជារបស់វា ដែលជួយឱ្យប្រព័ន្ធដឹងថាខ្លួនគួរតែសាកល្បងជម្រើសថ្មី ឬជ្រើសយកជម្រើសដែលវាធ្លាប់ដឹង។ | ដូចជាសិស្សម្នាក់ដែលមិនត្រឹមតែឆ្លើយសំណួរគ្រូទេ ថែមទាំងប្រាប់គ្រូថាគេមានទំនុកចិត្តប៉ុន្មានភាគរយលើចម្លើយនោះ ដើម្បីឱ្យគ្រូដឹងថាគួរពន្យល់បន្ថែមឬអត់។ |
| Belief State | ជារង្វាស់ប្រូបាប៊ីលីតេ ឬភាគរយដែលកុំព្យូទ័រជឿជាក់ទៅលើព័ត៌មាននិងគោលបំណងដែលអ្នកប្រើប្រាស់ចង់បាន ដោយបូកបញ្ចូលរាល់ប្រវត្តិសន្ទនាដែលបានកន្លងផុតមកតាំងពីដើមរហូតដល់ពេលបច្ចុប្បន្ន។ | ដូចជាអ្នកស៊ើបអង្កេតម្នាក់ដែលសន្និដ្ឋានថាបុគ្គលណាម្នាក់ជាជនសង្ស័យប៉ុន្មានភាគរយ ដោយវាយតម្លៃផ្អែកលើភស្តុតាងដែលប្រមូលបានបន្តបន្ទាប់។ |
| Pruning | ជាយន្តការក្នុងការកាត់ចោលនូវជម្រើសទិន្នន័យ ឬទិសដៅសន្ទនាណាដែលមានភាគរយត្រឹមត្រូវទាបបំផុតចេញពីអង្គចងចាំរបស់ប្រព័ន្ធ ដើម្បីទុកកន្លែងទំនេរឱ្យកុំព្យូទ័រអាចដំណើរការគណនាជម្រើសដែលត្រឹមត្រូវជាងបានលឿននិងមិនគាំង។ | ដូចជាការកាត់មែកឈើដែលងាប់ឬមិនចេញផ្លែចោល ដើម្បីឱ្យដើមឈើអាចផ្ដោតការចិញ្ចឹមតែទៅលើមែកណាដែលមានផ្លែច្រើន។ |
| Policy Optimization | ជាដំណើរការនៃការស្វែងរកជម្រើសសកម្មភាពដ៏ល្អបំផុត ដែលប្រព័ន្ធគួរឆ្លើយតបទៅកាន់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងកាលៈទេសៈនីមួយៗ ដើម្បីធានាថាការសន្ទនានឹងប្រព្រឹត្តទៅបានលឿន និងសម្រេចជោគជ័យតាមការរំពឹងទុក។ | ដូចជាគ្រូបង្វឹកកីឡាបាល់ទាត់ម្នាក់រៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រលេងដ៏ល្អបំផុត ដោយផ្អែកលើស្ថានការណ៍នៃការប្រកួតជាក់ស្តែងលើទីលាន ដើម្បីដណ្តើមបានជ័យជម្នះនៅចុងម៉ោង។ |
| User Simulator | កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីដើរតួជាមនុស្សក្នុងការសន្ទនា ដោយវាអាចបង្កើតសំណួរ បំណងប្រាថ្នា និងសូម្បីតែកំហុសសម្លេងដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីយកទៅបង្ហាត់ប្រព័ន្ធឆ្លើយតបឱ្យឆ្លាតវៃរាប់ម៉ឺនដងដោយមិនបាច់ប្រើមនុស្សពិតប្រាកដ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់អាយ៉ងមនុស្សសម្រាប់ហ្វឹកហាត់ក្បាច់គុនមុននឹងទៅប្រយុទ្ធជាមួយមនុស្សពិតប្រាកដនៅលើសង្វៀន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
