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#883 · 主分类： 教育与研究

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chatbot deep-learning language neural-network reinforcement-learning

对话系统深度学习模型综述（Tiancheng Zhao LTI, CMU）

项目最后更新：07/08/20

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收录理由

这份清单由卡内基梅隆大学从事对话系统研究的赵天成整理，把神经对话领域的论文按任务型机器人和开放域聊天机器人两条主线分门别类，下面又细分为用户模拟器、强化学习、检索方法、多样性等子类，读起来能顺着一条清晰的脉络走，不用在零散的arXiv链接里乱撞。对刚入门的研究生或想搞懂现代对话AI来龙去脉的工程师来说，它是一份很扎实的阅读地图，从早期的端到端模型一路铺到后来的谈判对话和知识驱动系统，能帮你理解这个领域是怎么一步步演变的。不过它只是论文索引，不是可运行的代码，所以更适合当作指导阅读的参考，而不是直接拿来部署的东西。

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