これは「End-to-End Negotiator」というLinuxアプリケーションです。最新リリースはend-to-end-negotiatorsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks で End-to-End Negotiator というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
エンドツーエンドの交渉者
説明：
End-to-End Negotiatorは、Facebook AI Researchが開発したPyTorchベースの研究フレームワークで、自然言語で戦略的交渉を行うことができるニューラルエージェントを訓練することを目的としています。このプロジェクトは、「Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues」と「Hierarchical Text Generation and Planning for Strategic Dialogue」という2つの主要論文で発表されたモデルを実装しています。これにより、エージェントは共有リソースを介した複数ターンの交渉において、効果的な計画、推論、コミュニケーションを行い、成果を最大化することができます。このフレームワークは、教師あり学習（人間の対話データからの学習）と強化学習（自己学習とロールアウトベースの計画による）の両方のコードを提供します。階層的潜在モデルを導入することで、高レベルの意図をまずクラスター化し、次に一貫した言語に変換することで、対話の多様性と目標の一貫性を向上させます。リポジトリには、2,200の固有シナリオにわたる5,800以上の対話を含むNegotiateデータセットも含まれています。
オプション
- 自然言語による交渉と意思決定のためのニューラルエージェントを訓練する
- 自己プレイ機能を備えた教師あり学習と強化学習を含む
- 対話生成のための階層的な意図ベースの計画を実装する
- 複数のモデルアーキテクチャを提供: ベースライン RNN、潜在クラスタリング、完全階層モデル
- 人間が収集した5,800件の交渉対話データセットがバンドルされています
- エージェント対エージェントの交渉をシミュレートし、交渉結果を分析するためのツール
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/end-to-end-negotiator.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。