《论文阅读》Neural Approaches to Conversational AI（1）

Question Answering, Task-oriented Dialogues and Social Chatbots

本周将阅读Jianfeng Gao、Michel Galley和Lihong Li共同编写的论文

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摘要

1. 概述最近几年在会话AI领域发展的神经方法
2. 将对话系统分成三类，每一类用具体的系统和模型展示最好的神经方法的回顾，讨论与传统方法分不同，现在取得的成绩和仍需面临的挑战

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简介

作者开门见山提出，智能对话系统不仅要模仿人类对话还要回答各种类型的问题，这是智能对话系统长期的目标，好在在深度学习、加强学习等应用于会话AI，外加大量数据用于训练过程使得在学术界实现这一目标变得有希望。

本文是对前人工作的扩展和补充，不仅仅在数据和监督学习上研究，并且这也是第一个概述在会话AI的神经方法，目标对象上NLP和IR研究人员。

本文的贡献在于：

1. 概述包含从优化决策的统一观