【摘要】 人機對話技術作為人工智能領域的重要研究內容,它是人與機器的一種新型交互方式,受到學術界和工業界的廣泛關注。近些年來,得益于深度學習技術在自然語言領域的突破性進展,極大地促進了人機對話技術的發展。將深度學習融入人機對話系統技術中,不但使得端到端的方法成為可能,而且提取出的特征向量非常有效幾乎完全取代了人工特征。本文首先回顧了人機對話系統的發展歷程,介紹了人機對話系統的兩種類型,任務型對話系統和非任務型對話系統。其次,本文從理論模型、研究進展、可用性及存在的問題與挑戰等角度深度剖析了任務型對話系統的兩種方法,管道方法和端到端方法。重點分析深度學習技術和強化學習技術的具有代表性的前沿算法,并與傳統方法進行對比。最后,對任務型人機對話系統目前的評估方法和存在的問題進行總結,并展望了任務型對話系統的未來研究方向。
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