【每周NLP论文推荐】 开发聊天机器人必读的重要论文

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。

对于聊天机器人研究,可以追溯到上个世纪50年代的图灵测试。聊天机器人应用场景丰富,可应用于智能搜索,智能客服,家电控制等。是未来AI时代非常重要的交互方式和入口。这是一个极具前景,而又充满挑战的方向。本周推荐聊天机器人相关的论文,让大家能够迅速了解这样一个NLP领域。

作者&编辑 | 小Dream哥

1 对话系统综述

第一篇论文给到这篇微软出的聊天机器人综述式的文章。论文讲解全面而到位,介绍了聊天机器人的分类以及发展状况和工作原理。对于一位想切入聊天机器人领域的AI算法工程师来说,是一篇比较好的入门文章。

文章引用量:不多

推荐指数:✦✦✦✦

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[1] Jianfeng Gao , Michel Galley , Lihong Li , et al. Neural Approaches to Conversational AI Question Answering, Task-Oriented Dialogues and Social Chatbots. arXiv:1809.08267v2

2 FAQ 

FAQ是目前应用的比较多的一种聊天机器人类型,像市场上的天猫精灵、小度等都属于FAQ的范畴。其特点是,单轮对话,可涉及的领域比较广。


因为BERT是趋势,这里介绍一篇基于BERT的FQA论文。


文章引用量:不多

推荐指数:✦✦✦✦✧

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[2] Wataru Sakata , Tomohide Shibata , Ribeka Tanaka , et al. FAQ Retrieval using Query-Question Similarity and BERT-Based Query-Answer Relevance. arXiv:1905.02851v1.

3 生成式聊天机器人

生成式聊天机器人是研究的热点,其中基于seq2seq模式的生成式聊天机器人是其中的典型。虽然实际应用起来,效果不可控,但是这种模式是必须要了解的。

文章引用量:290+

推荐指数:✦✦✦✦✦

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[3] Vinyals O , Le Q . A Neural Conversational Model[J]. Computer Science, 2015.


[4] Serban I V , Sordoni A , Bengio Y , et al. Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models[J]. 2015.

4 实际应用最多的对话系统

对话系统,一般是基于某一个领域,为帮助用户完成某一项任务而设计的聊天机器人。例如,某一个领域的客服,销售机器人等。因为要帮助用户完成某一项任务,因而会涉及意图识别、填槽以及对话管理等内容。

意图识别主要是语义匹配及文本分类;填槽主要是实体识别;其中最复杂的是对话管理,它决定了机器人在接受用户输入之后,下一步做什么回应。

文章引用量:100+

推荐指数:✦✦✦✧✧

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[5] Siqi Bao, Huang He, Fan Wang, et al. Know More about Each Other: Evolving Dialogue Strategy via Compound Assessment. arXiv:1906.00549v1

[6]Qian Chen , Zhu Zhuo. BERT for Joint Intent Classifification and Slot Filling.arXiv:1902.10909v1

5 一个实现的例子

微软小冰是一个聊天机器人中不错的例子,微软在NLP方面确实有不俗的实力。下面给出一个微软小冰实现的介绍,期待早日开源。

文章引用量:较少

推荐指数:✦✦✦✦✧

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[7] Li Zhou, Jianfeng Gao. et al. The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot. arXiv preprint arXiv:1902.10909v1

6 如何获取文章与交流

找到有三AI开源项目即可获取。

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

【每周NLP论文推荐】 开发聊天机器人必读的重要论文_第6张图片

文章细节众多,阅读交流在有三AI-NLP知识星球中进行,感兴趣可以加入。

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总结

以上就是NLP聊天机器人中一些比较代表性的文章,下一期我们将具体介绍FAQ的文章。

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