COLING2018 聊天机器人是如何工作的：基于深度学习的对话系统教程 152页PPT

【导读】近日，计算语言学领域的顶级国际会议COLING （计算语言学国际会议）已于 8 月 20日在美国新墨西哥州圣达菲市召开。在这次会议上，来自中国国立台湾大学的老师Yun-Nung (Vivian) Chen、微软研究院研究员Asli Celikyilmaz、亚马逊研究科学家Dilek Hakkani-Tur分享了《基于深度学习的对话系统 》这一Tutorial。

值得一提的是Yun-Nung (Vivian) Chen（陈蕴侬）和李宏毅讲述的“应用深度学习”课程被国内学生所熟知。她本人的研究也非常出色，研究兴趣集中在口语对话系统，语言理解，自然语言处理和多模态语音应用。现任国立台湾大学计算机科学与信息工程系助理教授。她在卡内基梅隆大学获得博士学位，获得过Google Faculty Award 2016以及 多个国际学术会议的学生最佳论文和学生最佳论文提名。

研究主页：

https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/

作者：Yun-Nung (Vivian) Chen、Asli Celikyilmaz、Dilek Hakkani-Tur

编译：专知

介绍

目标导向的语音对话系统（SDS）已经成为当今虚拟个人助理（VPA）中最突出的组成部分。在这些VPA中，微软的Cortana，Apple的Siri，亚马逊的Alexa，Google的智能助理和Facebook的M，都已经在各种设备中加入了SDS模块，让用户能够自然地说话，以便更高效地完成任务。传统的会话系统具有相当复杂和/或模块化的pipeline。

近年来，深度学习技术的进步使神经模型的应用上升到对话建模。尽管如此，应用深度学习技术来构建强大且可扩展的对话系统仍然是一项具有挑战性的任务，也是一个开放的研究领域，因为它需要更深入地了解经典pipeline，以及对先前工作和近期最先进的模型这些基准有详细的了解。

因此，本教程旨在重点介绍对话系统演变的概况，同时描述构建对话系统的最新研究，并总结挑战。我们的目标受众是具有一定深度学习背景并希望更熟悉会话对话系统的学生和从业者。本教程的目标是为观众提供对话系统的发展趋势，以及提供让他们从相关工作入手的路线图。

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