KdConv: 知识驱动的中文多轮对话数据集课程简介：前往报名学习
在非任务导向型人机对话系统领域，尽管对话生成的任务得到了广泛的研究，但是对于驱动对话生成的知识的建模却由于缺少数据支持亟待研究。如可以在多轮对话中有效的对知识的交互进行建模，则可以极大地提升对话系统的逻辑性，信息量，可解释性等智能化程度，从而带来更好的用户体验。在本次分享中，讲者将介绍一个最新构造的知识驱动的中文多轮对话数据集KdConv，并分析知识建模在对话系统中的应用。
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在非任务导向型人机对话系统领域，尽管对话生成的任务得到了广泛的研究，但是对于驱动对话生成的知识的建模却由于缺少数据支持亟待研究。如可以在多轮对话中有效的对知识的交互进行建模，则可以极大地提升对话系统的逻辑性，信息量，可解释性等智能化程度，从而带来更好的用户体验。在本次分享中，讲者将介绍一个最新构造的知识驱动的中文多轮对话数据集KdConv，并分析知识建模在对话系统中的应用。
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清华大学物理系2016级本科生，即将进入清华大学计算机系攻读博士学位，交互式人工智能组（CoAI）成员，师从黄民烈副教授。主要研究方向为开放域对话系统。已在ACL上发表数篇论文。