资源 | 深度学习 & ChatBot全面总结

该总结是在EMNLP 2018中由微软首席科学家武威和北京大学助理教授严睿关于聊天机器人(ChatBots)近年来的全面总结,并附带Slides下载。

这个报告是对我们几年来在聊天机器人研究上取得成果的一个全面总结,也是对未来聊天机器人工作的一个展望。报告的引言部分从聊天机器人的历史讲起,囊括了聊天机器人的现状,微软小冰所取得的成就,以及聊天机器人的系统概述。随后我们介绍了一下深度学习的一些基本知识,以使得听众能更好的理解后面的内容。接下来的内容详尽地阐述了检索式聊天机器人的构建方法和生成式聊天机器人的构建方法。在检索模型里,我们分别讨论了单轮检索模型,多轮检索模型,以及一些目前的研究趋势。每种检索模型都可以用两个基本框架来解释,而目前的大部分模型都是这两个框架的特例。在此基础上,我们介绍了在标准数据集上的模型对比,并由此给出了一些实际应用中的经验。在生成模型里,我们同样讨论了单轮生成模型,多轮生成模型,除此之外,还讨论了一些诸如个性化生成的问题。生成模型里面最大的问题:模型评估问题被单独列出来讨论。报告的最后指出了几个目前研究的前沿方向,并对整个报告做了总结。

大纲如下:

  • 引言部分
  • 深度学习基本概念
  • 基于检索的聊天机器人
  • 基于生成式的聊天机器人
  • 评价
  • 未来趋势和结论

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2018-11-11

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