智能对话系统研究综述

被引：26

作者：

贾熹滨 ^{[1
]}

李让 ^{[1
]}

胡长建 ^{[2
]}

陈军成 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京工业大学信息学部

[2] 联想集团北京研究院

来源：

北京工业大学学报 | 2017年 / 43卷 / 09期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

对话系统; 深度学习; 人工智能; 人机交互;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

智能对话系统作为人工智能领域的核心技术,即将成为新的和谐人机交互方式,具有重大的研究意义和应用价值,因此,较为全面、深入地总结了深度学习模型在对话生成中的应用及对话系统领域的研究进展和现状.首先,阐述了智能对话系统的类型划分,介绍系统的模块框架构成,包括各模块的主要研究问题与关键技术的主流思路和研究现状;然后,从理论模型、研究进展及可用性等角度深度剖析了现有的对话生成技术解决方案,重点分析了应用于自然语言生成的序列到序列的神经网络结构及搭建原理;最后,对存在的问题进行总结,并展望了未来的研究方向.

引用

页码：1344 / 1356

页数：13

共 8 条

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