本文提出了一个测试平台，以研究在特定场景下 end-to-end 对话系统的性能，通过实验比较其与手工设计的系统的相似性及差异性。结果表明，end-to-end 系统基于记忆网络能够实现目标，但仍存在缺陷。

May, 2016

本文描述了一种基于元学习的方法，通过选择性地从相关的对话任务数据中学习，使用少量的数据以及来自相关对话任务的数据来训练神经对话系统，从而显著提高了对话任务的准确性。

Oct, 2021

该研究提出了一种可端到端训练的神经目标导向对话系统方法，能通过智能地将对话转移给人工服务代理来处理新用户行为。该方法的三个目标是：最大化用户任务成功率，最小化对人工服务代理的负担，并通过人工代理的反馈进行在线学习，以进一步减轻其负担。实验结果表明所提出的方法能够有效实现这些目标。

Jul, 2019

本文提出了一种混合式学习方法以通过在线用户交互来训练任务导向型对话系统，该方法包括强化学习和模仿学习，通过神经网络来优化并能够从用户教学中进行学习。实验结果表明，该端到端对话代理能够有效地学习并通过用户反馈了解自己的错误，并在模仿学习阶段之后应用强化学习提高完成任务的能力。

Apr, 2018

本文介绍了一种基于深度强化学习的方法，使用策略梯度算法来优化基于任务且与视觉相关的对话，该方法在通过 Mechanical Turk 收集的 12 万个对话数据集上进行了测试，并提供了鼓舞人心的结果，可以解决生成自然对话和在复杂图像中发现特定对象的问题。

Mar, 2017

本文提出一种个性化的端到端模型，以应用个性化技术来解决对话系统中的一些悬而未决的问题。该模型结合了 “个人资料模型” 和 “偏好模型” 两个子模型，并实践证明其在对话系统任务完成率和用户满意度等方面取得了良好表现。

Nov, 2018

本文提出了基于电影领域的一套新任务套件，旨在测试模型回答事实性问题、提供个性化、进行短对话及在 Reddit 上执行自然对话的能力，评估了各种模型在这些任务上的性能表现。

Nov, 2015

本文提出了一种基于个人资料的目标导向对话数据集，结合修改内在神经系统结构、使用多任务学习的方法，将个性化应用于对话系统。

Jun, 2017

提出了一种基于神经网络框架的分层学习方法，通过监督学习和强化学习相结合，实现了对话管理任务中的有效性以及在高噪声的情况下提高性能。

Jun, 2016

本文介绍一种基于神经网络的端到端可训练的目标导向对话系统，以及一种新的数据收集方法，该方法基于一种新型的管道式 Wizard-of-Oz 框架。该方法可用于开发对话系统，帮助用户在餐厅搜索领域自然地交流并完成任务。

Apr, 2016