基于深度学习的开放领域对话系统研究综述

作者:陈晨; 朱晴晴; 严睿; 柳军飞

摘要: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的研究,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.

分类:
  • 期刊
  • >
  • 自然科学与工程技术
  • >
  • 信息科技
  • >
  • 电子信息科学综合
收录:
  • 数学文摘
  • 上海图书馆馆藏
  • 维普收录(中)
  • 知网收录(中)
  • 万方收录(中)
  • 剑桥科学文摘
  • 北大期刊(中国人文社会科学期刊)
  • 国家图书馆馆藏
  • CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
  • 文摘与引文数据库
  • SA 科学文摘(英)
  • JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)
  • EI 工程索引(美)
  • 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
关键词:
  • 对话系统
  • 聊天机器人
  • 深度学习
  • 序列到序列模型
  • 匹配模型
  • 对话系统评测

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机学报

期刊级别:北大期刊

期刊人气:11592

杂志介绍:
主管单位:中国科学院
主办单位:中国计算机学会;中国科学院计算技术研究所
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:0254-4164
国内刊号:11-1826/TP
邮发代号:2-833
创刊时间:1978
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:3.18
综合影响因子:3.08