人机对话,是人工智能领域的一个子方向,通俗的讲就是让人可以通过人类的语言(即自然语言)与计算机进行交互。作为人工智能的终极难题之一,一个完整的人机对话系统涉及到的技术极为广泛,例如计算机科学中的语音技术,自然语言处理,机器学习,规划与推理,知识工程,甚至语言学和认知科学中的许多理论在人机对话中都有所应用。

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【摘要】 人机对话技术作为人工智能领域的重要研究内容,它是人与机器的一种新型交互方式,受到学术界和工业界的广泛关注。近些年来,得益于深度学习技术在自然语言领域的突破性进展,极大地促进了人机对话技术的发展。将深度学习融入人机对话系统技术中,不但使得端到端的方法成为可能,而且提取出的特征向量非常有效几乎完全取代了人工特征。本文首先回顾了人机对话系统的发展历程,介绍了人机对话系统的两种类型,任务型对话系统和非任务型对话系统。其次,本文从理论模型、研究进展、可用性及存在的问题与挑战等角度深度剖析了任务型对话系统的两种方法,管道方法和端到端方法。重点分析深度学习技术和强化学习技术的具有代表性的前沿算法,并与传统方法进行对比。最后,对任务型人机对话系统目前的评估方法和存在的问题进行总结,并展望了任务型对话系统的未来研究方向。

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