从不同的角度对最近的对话系统的进展进行概述以及未来研究方向

从不同的角度对最近的对话系统的进展进行概述以及未来研究方向笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。

前言

拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业价值而受到越来越多研究者的关注。

随着大数据和深度学习技术的发展，创建一个自动的人机对话系统作为我们的私人助理或聊天伙伴，将不再是一个幻想。

当前，对话系统在各个领域越来越引起人们的重视，深度学习技术的不断进步极大地推动了对话系统的发展。对于对话系统，深度学习技术可以利用大量的数据来学习特征表示和回复生成策略，这其中仅需要少量的手工操作。

现如今，我们可以很容易地访问网络上对话的“大数据”，我们也许能够学习如何回复，以及如何回复几乎任何的输入，这将极大地允许我们在人类和计算机之间建立数据驱动的、开放的对话系统。

另一方面，深度学习技术已经被证明是有效的，可以在大数据中捕获复杂的模式，并拥有大量的研究领域，如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。在本文中，作者从不同的角度对这些最近的关于对话系统的进展进行概述，并讨论了一些可能的研究方向。

具体来说，对话系统大致可分为两种:

(1)任务导向型（task-oriented)对话系统和

(2)非任务导向型(non-task-oriented)对话系统(也称为聊天机器人)。

面向任务的系统旨在帮助用户完成实际具体的任务，例如帮助用户找寻商品，预订酒店餐厅等。