在过去的几十年里，智能会话代理经历了巨大的发展，从关键字识别交互式语音响应(IVR)系统到跨平台智能个人助理，它们正成为日常生活中不可或缺的一部分。
伴随这种增长而来的是需求．..
马赫迪Namazifar
Mahdi Namazifar是优步NLP和Conversational AI团队的技术负责人。
工程博客文章雷竞技到底好不好用
第一届优步科学研讨会:讨论下一代RL、NLP、ConvAI和DL
在优步，数以百计的数据科学家、经济学家、人工智能研究人员和工程师、产品分析师、行为科学家和其他从业者利用科雷竞技是骗人的学方法解决我们平台上的挑战。从建模和实验到数据分析，算法开发和基础研究雷竞技是骗人的．..
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面向任务对话的柔性结构模型
l .蜀，p . Molino，m . Namazifar，徐h，刘b，h .郑，g .病重
本文提出了一种面向任务的对话系统的端到端结构。它基于一种简单实用但非常有效的序列到序列方法，其中语言理解和状态跟踪任务与结构化复制增强序列解码器和每个槽的多标签解码器联合建模。策略引擎和语言生成任务在此基础上共同建模。[…][PDF]
2019
本文提出了一种面向任务的对话系统的端到端结构。它基于一种简单实用但非常有效的序列到序列方法，其中语言理解和状态跟踪任务与结构化复制增强序列解码器和每个槽的多标签解码器联合建模。策略引擎和语言生成任务在此基础上共同建模。[…][PDF]
2019
在面向任务的端到端对话系统中引入信念状态结构
l .蜀p . Molino，m . Namazifar，b .刘h .徐,h .郑,g .病重
端到端可训练网络试图克服传统模块化任务导向对话系统体系结构的错误传播、泛化不足和整体脆弱性。大多数被提议的模型扩展了序列到序列的体系结构。其中一些不跟踪信念状态，这使得与不断变化的知识库交互变得困难，而那些明确跟踪信念状态的知识库则使用分类器。使用分类器会遇到词汇表外的单词问题，这使得这些模型很难在具有不断变化的知识库的现实应用程序中使用。我们提出了一种新型的端到端可训练体系结构——结构化信念复制网络(SBCN)，它允许与外部符号知识库交互，同时解决了词汇表外问题。[…][PDF]
神经信息处理系统会议的会话智能挑战(ConvAI @ NeurIPS), 2018
端到端可训练网络试图克服传统模块化任务导向对话系统体系结构的错误传播、泛化不足和整体脆弱性。大多数被提议的模型扩展了序列到序列的体系结构。其中一些不跟踪信念状态，这使得与不断变化的知识库交互变得困难，而那些明确跟踪信念状态的知识库则使用分类器。使用分类器会遇到词汇表外的单词问题，这使得这些模型很难在具有不断变化的知识库的现实应用程序中使用。我们提出了一种新型的端到端可训练体系结构——结构化信念复制网络(SBCN)，它允许与外部符号知识库交互，同时解决了词汇表外问题。[…][PDF]
神经信息处理系统会议的会话智能挑战(ConvAI @ NeurIPS), 2018
