对话系统论文研究点整理

严睿,北京大学计算机科学与技术研究所研究员,北京大学助理教授,博士生导师,前百度公司资深研发,华中师范大学与中央财经大学客座教授与校外导师。主持研发多个

欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够 系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 对

本文主要选取了近年来基于深度学习的对话推荐系统相关论文（共 62 篇），并根据工作的类型进行分类，以供参考。. 本文整理的论文列表已经同步更新到

并且该论文提供了用于迁移的,大规模,多领域,aspect 类别的语料。 本文来自 微软 ,论文作者提出了一种全新的基于上下文注意力机制的深度神经网络模型 SDNet 以解决对话问答任务。通过

Problematic. 在对话系统中，语言理解对于对话系统向用户提供适当的回应是至关重要的，而意图检测通常是语言理解的第一步。. 其主要目标是识别用户话语背后

DSTC. 对话状态追踪挑战（Dialog State Tracking Challenge，DSTC）是一系列正在进行的挑战任务，主要面向研究社区。. 每个任务都会发布一个带有对话状态信

目前大多研究都是基于S2S模型构建摘要系统,通过一个序列建模策略去编码句子,他们只用到了文本的序列信息,而忽略了其中的结构信息。而如何将这些结构信息融入到

(论文编号及摘要见 [2017 ACL] 对话系统. [2018 ACL Long] 对话系统. 论文标题[]中最后的数字表示截止2019.1.21 google被引次数) 1. Domain Ada

管理系统设计论文1 【摘要】随着我国社会的进步和发展,我国的高校科研事业也开始渐渐地兴盛起来,经费管理是高校科研管理的重要组成部分之一,但是在部分高校中,