【清华大学】面向任务的对话系统的最新进展和挑战,Task-oriented Dialog System

2020 年 3 月 24 日 专知

https://www.zhuanzhi.ai/paper/c113eaf927e08008ff37d2edf839391d


由于任务型对话系统在人机交互和自然语言处理中的重要意义和价值,越来越受到学术界和工业界的重视。在这篇论文中,我们以一个具体问题的方式综述了最近的进展和挑战。我们讨论三个关键主题面向任务对话框系统: (1)提高数据效率促进对话系统建模在资源匮乏的设置,(2)建模多轮动态对话框策略学习获得更好的完成任务的性能,和(3)将领域本体知识集成到模型在管道和端到端模型所示的对话框。本文还综述了近年来对话评价的研究进展和一些被广泛使用的语料库。我们相信这项综述可以为未来面向任务的对话系统的研究提供一些启示。



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“TDS” 就可以获取【清华大学】面向任务的对话系统的最新进展和挑战,Task-oriented Dialog System》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
3

相关内容

元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
275+阅读 · 2020年5月8日
专知会员服务
197+阅读 · 2020年3月6日
自动机器学习:最新进展综述
专知会员服务
116+阅读 · 2019年10月13日
[综述]基于深度学习的开放领域对话系统研究综述
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月12日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
对话系统近期进展
专知
37+阅读 · 2019年3月23日
一文读懂智能对话系统
数据派THU
16+阅读 · 2018年1月27日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月12日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员