随着科技的不断进步发展,智能对话系统因其巨大的潜力和商业价值将会成为下一代人机交互的风口,不少公司都纷纷开始研究人机对话系统,希望人与机器之间能够通过自然对话进行交互。笔者所在的达摩院 Conversational AI团队(即云小蜜团队),早在三年前就研发打造了面向开发者的智能对话开发平台 Dialog Studio,并将我们的技术通过阿里云智能客服的产品矩阵,赋能各行各业和政府机构进行智能服务的全方位升级。目前Dialog Studio平台已经在阿里云智能客服(政务12345热线、中移动10086、金融、医疗等)、钉钉(通过钉钉官方智能工作助理服务几百万企业)、集团内(淘宝优酷等十几个BU)、淘宝天猫商家以及Lazada东南亚6国得到了大规模应用。

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Meta Learning,元学习,也叫 Learning to Learn(学会学习)。是继Reinforcement Learning(增强学习)之后又一个重要的研究分支。

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【导读】对话系统(Dialogue system,DS)由于其广泛的应用前景,已经吸引了工业界和学术界极大的关注。研究人员通常根据对话系统的功能对其进行分类.然而许多对话需要DS在不同的功能之间来回切换。例如,电影评论就需要在对话和问答之间切换,交流式推荐就需要系统在对话与推荐之间转换。因此,根据功能进行分类并不足以适应当前的发展趋势。我们基于背景知识对DS进行分类。特别地,我们基于非结构化的文本来研究目前最新的对话系统。我们把基于文档对话系统(Document Grounded Dialogue System,DGDS)定义为围绕给定的文本进行对话交流的对话系统。DGDS可以被应用在诸多场景之中,如根据产品手册谈论商品,评论新闻报道等。我们相信抽取非结构化的信息是对话系统未来的发展趋势,因为在这些非结构化的文本之中蕴藏着大量的人类知识。研究DGDS一方面是因为其广泛的应用前景,另一方面是因为其能够促进AI更好的理解人类知识和自然语言。我们从DGDS的类别,架构,数据集,模型和未来的发展方向进行了论述。

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人机对话系统能够让机器通过人类语言与人进行交互,是人工智能领域的一项重要工作。因其在虚拟助手和社交聊天机器人等领域的商业价值而广受工业界和学术界的关注。近年来,互联网社交数据快速增长促进了数据驱动的开放领域对话系统研究,尤其是将深度学习技术应用到其中取得了突破性进展。基于深度学习的开放领域对话系统使用海量社交对话数据,通过检索或者生成的方法建立对话模型学习对话模式。将深度学习融入检索式系统中研究提高对话匹配模型的效果,将深度学习融入生成式系统中构建更高质量的生成模型,成为了基于深度学习的开放领域对话系统的主要任务。本文对近几年基于深度学习的开放领域对话系统研究进展进行综述,梳理、比较和分析主要方法,整理其中的关键问题和已有解决方案,总结评测指标,展望未来研究趋势。

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