Towards Intelligent Conversational Systems: Informativeness, Diversity and Controllability，中国科学院计算技术研究所郭嘉丰研究员，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019

报告主题：Towards Intelligent Conversational Systems: Informativeness, Diversity and Controllability

报告摘要：从1950年图灵提出经典的图灵测试开始，人们就期待计算机像人一样思考，像人一样对话，人类能够和机器通过自然语言的方式进行交流与协作。 近年来，随着大数据的涌现与深度学习技术的重大突破，人机对话技术取得了长足的发展，由此也推动了很多聊天机器人、语音助手（如微软小冰、Siri、天猫精灵）的实际应用。在诸多的对话技术中，神经生成模型（Neural Generative Models）是当前研究的热点，通过数据驱动的方法，神经生成模型能够针对输入对话自动生成流畅、相关的回复，但是这距离真正智能的对话系统还有较长的距离。在这个报告中，我们将关注智能人机对话过程中除了语言流畅性、相关性之外的其他重要因素，这包括了对话回复的信息量、回复模式的多样性以及对话回复的可控性，我将介绍我们近年来在这些方向上所做的一些研究探索和取得的研究成果，我也将对未来的发展做一些展望

嘉宾简介：郭嘉丰，博士，现任中国科学院计算技术研究所研究员，中科院网络数据科学与技术重点实验室副主任，中国科学院大学岗位教授，国家自然科学基金优秀青年基金获得者，中科院青年促进会优秀会员。长期从事信息检索与数据挖掘方向的基础研究，研究方向包括用户查询理解、排序学习、文本建模、深度学习检索等。在本领域国际重要学术会议与期刊上发表学术论文100余篇（如TKDE、SIGIR、AAAI、CIKM等），Google Scholar累计引用3400余次，获得ACM CIKM 2011最佳论文奖，ACM SIGIR 2012最佳学生论文奖，ACM CIKM 2017最佳论文Runner-up奖。担任本领域国际重要学术期刊ACM TOIS、Information Retrieval Journal的编委以及主要国际会议的程序委员会高级评审委员、委员等，获得ACM CIKM 2017杰出评审委员。研究形成的相关成果应用于工信部、安全部等业务单位以及今日头条、搜狗等互联网公司，获得2012年国家科技进步二等奖、2011年中国电子学会科技进步奖一等奖、2012年中国中文信息学会 “钱伟长中文信息处理科学技术奖——汉王青年创新奖”一等奖。