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题名智能对话系统研究综述
被引量：26
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作者
贾熹滨
李让
胡长建
陈军成
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机构
北京工业大学信息学部
联想集团北京研究院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1344-1356,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61370113)
北京市自然科学基金资助项目(4152005)
北京市教育委员会重点资助项目(KZ201610005009)
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文摘
智能对话系统作为人工智能领域的核心技术,即将成为新的和谐人机交互方式,具有重大的研究意义和应用价值,因此,较为全面、深入地总结了深度学习模型在对话生成中的应用及对话系统领域的研究进展和现状.首先,阐述了智能对话系统的类型划分,介绍系统的模块框架构成,包括各模块的主要研究问题与关键技术的主流思路和研究现状;然后,从理论模型、研究进展及可用性等角度深度剖析了现有的对话生成技术解决方案,重点分析了应用于自然语言生成的序列到序列的神经网络结构及搭建原理;最后,对存在的问题进行总结,并展望了未来的研究方向.
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关键词
对话系统
深度学习
人工智能
人机交互
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Keywords
dialogue system
deep learning
artificial intelligence
human-computer interaction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名文本风格转换综述
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作者
贾熹滨
刘思良
胡长建
李让
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机构
北京工业大学信息学部
联想集团北京研究院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期443-456,共14页
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基金
北京市自然科学基金资助项目(4202004)。
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文摘
自然语言生成是人工智能系统中的重要组成部分,随着人工智能技术逐渐融入人们的生活,人们对自然语言生成技术有了更高的要求,可控自然语言生成成为新的研究热点.文本风格转换任务作为可控自然语言生成的重要研究方向,受到学术界和工业界的广泛关注.文本风格转换任务指的是在保留文本原有内容的基础上,有目的地生成目标风格的句子.为了进一步展示该任务中的发展进程,首先,介绍了当前文本风格转换任务的定义及发展脉络;然后,基于模型方法将当前的研究工作总结成3类,即基于隐空间解耦、基于显性解耦和基于一步映射,在简述这些工作的基础上,着重介绍了一些具有启发意义的工作;接着,梳理和分析了文本风格转换任务中的公共数据集和评估方法;最后,对文本风格转换任务的未来发展趋势提出展望.
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关键词
自然语言生成
人工智能
文本风格转换
显性解耦
隐空间解耦
一步映射
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Keywords
natural language generation
artificial intelligence
text style transfer
explicit disentangled
latent space disentangled
one-step mapping
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分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
TP308
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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