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    對話系統的兩個挑戰

    主講人:張岳

    時間:20201108日  18:30-21:35

    地點:信息學院會議室(C309)、騰訊會議:333 345 708、B站:CCF-NLP賬號

    主講人簡介:張岳,西湖大學特聘研究員,主要研究領域為基礎自然語言處理及其應用。已發表CCF A、B 類國際會議論文100余篇。谷歌引用超過6000次,H因子39。曾獲COLING2018IALP2017最佳論文獎,CCF自然語言處理與中文計算青年新銳獎。在國內外的相關領域的頂級會議ACL、COLING、EMNLP、NAACL上多次擔任領域主席 (area chair),并在相關領域的頂級期刊如TACL擔任執行主編(action editor),ACM TALLIPIEEE TBD擔任副主編 (associate editor)。

    內容摘要:對話系統是自然語言處理領域的重要應用之一,近兩年隨著深度學習技術的進步而受到越來越多關注。然而,實際應用中的對話系統,包括閑聊型對話和任務型對話,都面臨著許多尚未解決的挑戰。在這次報告中,我將介紹兩個具體挑戰和實驗室的初步研究。具體而言,對于閑聊型對話,社會常識和場景的識別具有重要意義,只有理解對話情境,才能做出有理有據的回答。然而,當前的閑聊對話系統對社會常識少有探討。我們近期和微軟亞洲研究院合作,標注了一套相關數據集,并且對上下文表示進行了初步測試。對于任務型對話,當前方法采用端到端的機器學習策略,從手工標注中識別特定領域的對話狀態。然而,世界上應用領域繁多而層出不窮,手工標注過程復雜,質量難以保證。我們嘗試研究利用隱變量深度學習,自動探究客服對話記錄中所隱藏的用戶意圖和對話狀態,并對這個挑戰進行了初步嘗試。


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