emnlp2018对话系统教程

从给定的文件信息中，我们可以提炼出以下知识点： 1. 对话系统（chatbot）的概念与重要性：对话系统是一种能够通过文本或语音进行交流的计算机程序，它们可以模拟人类的对话行为。近年来，随着人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的发展，对话系统已经成为了研究和工业界的热门领域。 2. emnlp 2018：这是一个自然语言处理领域的国际顶级会议，即“Empirical Methods in Natural Language Processing”（自然语言处理的经验方法）。2018年的会议在比利时布鲁塞尔举行，会议涵盖了从理论研究到应用实践的广泛议题。 3. 深度学习在对话系统中的应用：文档提到了由微软公司和北京大学的人员所做的演讲“DeepChit-Chat: Deep Learning for Chatbots”，这表明深度学习技术已经成为构建高性能对话系统的关键技术。 4. 对话系统的目标受众：目标受众包括但不限于正在研究开放领域对话系统的博士生或研究人员，具有使用深度学习技术构建聊天机器人经验的NLP/IR/ML工程师或科学家，以及任何想要学习如何将神经网络方法应用于构建对话系统的人，尤其是那些希望他们的聊天机器人能够像人类一样聊天，并具有深度学习背景的人员。 5. 对话系统的发展趋势与研究方向：文档中提到的讲座大纲包含了介绍、基础深度学习概念、基于检索的聊天机器人、基于生成的聊天机器人、评估、新趋势和总结。这反映了当前对话系统研究的多个重要方面。 6. 对话系统的学术研究与工业应用：文档通过提及不同年份发表的关于“chatbot”的论文数量，展示了学术界对对话系统的关注度和研究趋势，同时也反映了工业界对这一技术的实际应用需求。 7. 对话系统的核心功能：文档中通过分析微软Rinna商业聊天机器人中的对话样本，展示了对话系统应具备的两大核心功能：“Chit-chat”（闲聊）和“Relevance & Diversity”（相关性和多样性）。闲聊功能指的是对话的随意性与非目标导向性，而相关性和多样性功能意味着系统应能够自动回复与上下文相关且信息丰富的内容，使对话更加吸引人。 8. 构建人类与机器之间对话系统的历史目标：历史上，聊天机器人的构建主要是为了证明人工智能程序能够像人类一样进行交流。这一点与图灵测试息息相关，图灵测试是衡量机器是否具有智能的一个标准，即机器能够在对话中模拟人类的行为到令人无法区分的程度。 从内容来看，该文档提供了对对话系统构建的全面概述，并且重点突出了深度学习技术在这其中的应用和重要性。同时，也强调了对话系统的设计与评估标准，以及随着技术的发展，对话系统未来可能的新趋势。