Dialogue systems are a popular Natural Language Processing (NLP) task as it is promising in real-life applications. It is also a complicated task since many NLP tasks deserving study are involved. As a result, a multitude of novel works on this task are carried out, and most of them are deep learning-based due to the outstanding performance. In this survey, we mainly focus on the deep learning-based dialogue systems. We comprehensively review state-of-the-art research outcomes in dialogue systems and analyze them from two angles: model type and system type. Specifically, from the angle of model type, we discuss the principles, characteristics, and applications of different models that are widely used in dialogue systems. This will help researchers acquaint these models and see how they are applied in state-of-the-art frameworks, which is rather helpful when designing a new dialogue system. From the angle of system type, we discuss task-oriented and open-domain dialogue systems as two streams of research, providing insight into the hot topics related. Furthermore, we comprehensively review the evaluation methods and datasets for dialogue systems to pave the way for future research. Finally, some possible research trends are identified based on the recent research outcomes. To the best of our knowledge, this survey is the most comprehensive and up-to-date one at present in the area of dialogue systems and dialogue-related tasks, extensively covering the popular frameworks, topics, and datasets.


翻译:在现实应用中,这种对话系统是一项受欢迎的自然语言处理(NLP)任务,因为它在现实应用中很有希望,也是一项复杂的任务,因为有许多值得研究的自然语言处理(NLP)任务涉及许多不同的模式,因此,就这项任务开展了许多新颖的工作,而且由于业绩优异,大多数都是深层次的学习。在这次调查中,我们主要侧重于深层次的基于学习的对话系统。我们从两个角度全面审查对话系统中的最新研究成果,并从两个角度来分析这些结果:模型类型和系统类型。具体地说,我们从模型的角度来讨论对话系统中广泛使用的不同模型的原则、特点和应用。这将有助于研究人员熟悉这些模型,并了解这些模型是如何应用在最先进的框架的。在设计新的对话系统时,这种框架非常有帮助。我们从系统类型的角度来讨论以任务为导向的开放对话系统,从两个角度来分析与热点有关的课题。此外,我们从模型类型的角度来全面审查对话系统的评价方法和数据集,以便为今后的研究铺平道路。最后,一些可能的研究趋势是最新的、与我们对话领域有关的最新数据。

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