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在多輪對話中，人們不總是會使用完整精確的句子表達方式，因而使得對話的上下文理解變得尤為困難。可是，我們需要讓計算機充分理解上下文，才能產生一個合理的系統回答。在本文中，我們提出了一種訓練計算機系統通過完成閱讀理解的任務，提升其對會話上下文出現信息缺失情況下的理解推理能力：即使出現了信息缺失，系統也有能力進行理解及補全。受多任務學習范式的啟發，我們提出了一種聯合訓練的模型框架，將對話與閱讀理解兩個不同的任務進行捏合與適度的共享，從而使得這種在信息缺失情況下的推理能力可以很好的幫助對話系統完成會話過程。

//www.zhuanzhi.ai/paper/4796c9faac3b36e1c30a21eed28ebe9e

論文摘要：

教機器理解人類語言文檔是人工智能中最難以捉摸和長期存在的挑戰之一。本文探討了閱讀理解的問題:如何構建計算機系統來閱讀文章和回答理解問題。一方面，我們認為閱讀理解是評價計算機系統對人類語言理解程度的一項重要任務。另一方面，如果我們能夠構建高性能的閱讀理解系統，那么它將成為問答和對話系統等應用的關鍵技術。本文以神經閱讀理解為研究對象:一種基于深度神經網絡的閱讀理解模型。與傳統的稀疏的、手工設計的基于特征的模型相比，這些端到端神經模型在學習豐富的語言現象方面更加有效，并且在所有現代閱讀理解基準上的表現都有很大的提高。本文由兩部分組成。第一部分是對神經閱讀理解的本質進行概括，介紹我們在構建有效的神經閱讀理解模型方面所做的努力，更重要的是了解神經閱讀理解模型實際學到了什么，以及解決當前任務需要什么樣的語言理解深度。我們還總結了該領域的最新進展，討論了該領域的未來發展方向和有待解決的問題。在本文的第二部分，我們探討了如何在最近神經閱讀理解成功的基礎上建立實際應用。特別是，我們開創了兩個新的研究方向:1)如何將信息檢索技術與神經閱讀理解相結合，解決大規模開放領域的問題;(2)如何從當前的單圈、跨步閱讀理解模式中構建會話問答系統。我們在DrQA和CoQA項目中實現了這些想法，并證明了這些方法的有效性。我們相信他們對推動未來的語言技術有很大幫助。