近年来, 随着深度学习技术的广泛应用, 人机对话研究取得了突破性进展. 但是, 目前的人机对话系统大多是在人机双方参与的假设下进行设计的, 而更具挑战性的人机多方对话的研究和应用尚不成熟. 本文将立足于自然语言处理领域, 对近几年基于深度学习的多方对话研究进展进行综述. 首先从人机对话角度出发, 整理多方对话系统的关键问题和已有解决方案; 然后, 梳理基于多方对话的其他自然语言处理任务; 之后, 总结已有多方对话研究的数据集, 并分析现有数据集的局限性和改进方案; 最后, 展望多方对话研究的未来发展趋势.

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自然语言处理(NLP)是语言学,计算机科学,信息工程和人工智能的一个子领域,与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关,尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 。

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