直播预告| 基于神经网络模型的开放领域对话系统研究

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6月18日晚 7:30-8:30

AI TIME邀请了清华大学周昊同学跟大家分享：基于神经网络模型的开放领域对话系统的研究

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★ 嘉宾简介 ★

周昊，清华大学计算机科学与技术系博士生，师从朱小燕教授。研究方向为知识驱动的对话生成，曾以第一作者身份在ACL、AAAI、IJCAI、WWW等国际知名会议发表多篇论文。

分享内容：

基于神经网络模型的开放领域对话系统研究

分享内容简介：

自二十世纪五十年代图灵测试提出将人机交互能力作为衡量机器智能的重要指标后，对话系统就成为了人工智能和自然语言处理方向重要的研究课题之一。近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络模型的开放领域对话系统得到了广泛的研究和关注，本报告将探讨如何通过知识建模提升基于神经网络模型的开放领域对话系统性能。随着对话语料规模和机器算力的增加，近年来涌现了许多基于大规模预训练的对话模型，如 DialoGPT，Meena，Blender，Plato 等等，其在某些测试环境下可以达到接近人类的开放领域对话水平。在知识驱动的对话系统之外，本报告还将从数据、模型和演示三个方面介绍基于预训练神经网络模型的中文对话系统的构造过程。

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