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发表了文章 2021-09-16
预习-上课-复习：让机器像人一样学习对话
作者：戴音培机构：阿里巴巴-达摩院-Conversational AI 团队 预习时关注重点，上课时由易到难，复习时举一反三，能否让机器也按照“预习-上课-复习”的学习范式进行学习呢？ 达摩院对话智能（Conversational AI）团队对这个问题进行了研究探索，先将其用在了人机对话领域，在国际知名多轮对话数据集MultiWoz上取得了最好结果。 目前对话系统的各类研究工作，大多还是集中在模型
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发表了文章 2020-05-18
ACL 2020: 基于元学习和人机协同的端到端对话模型
Dialog Studio 是达摩院NLP-小蜜Conversational AI团队研发的面向开发者的智能对话开发平台，目前已经在云（多省市政务12345热线、中移动10086、金融、医疗等）、钉钉（通过钉钉官方智能工作助理服务几百万企业）、集团内（淘宝优酷等十几个BU）、淘宝天猫商家以及Lazada东南亚6国大规模应用。 为了应对疫情，基于 Dialog Studio 紧急开发的智能疫情
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发表了文章 2020-01-08
任务导向型对话系统 -- 对话管理模型研究最新进展
作者：言枫、虞晖华、蒋溢轩、蒽竹、水德、千诀 # 对话管理模型背景 从人工智能研究的初期开始，人们就致力于开发高度智能化的人机对话系统。艾伦·图灵在1950年提出图灵测试[1]，认为如果人类无法区分和他对话交谈的是机器还是人类，那么就可以说机器通过了图灵测试，拥有高度的智能。第一代对话系统主要是基于规则的对话系统，例如1966年MIT开发的ELIZA系统[2]是
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2021-09-16
预习-上课-复习：让机器像人一样学习对话
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2020-05-18
ACL 2020: 基于元学习和人机协同的端到端对话模型
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2020-01-08
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