本篇综述文章概述了基于人工智能和自然语言处理的聊天机器人的近期研究进展，重点关注了当前工作面临的主要挑战和限制，并提出了未来研究的建议。

Jan, 2022

在本文中，我们提出了一种新的任务，即主动引导的新闻对话，其中对话系统可以根据新闻的关键主题主动引导对话。为了进一步开发这一新任务，我们收集了一个人对人的中文对话数据集 NewsDialogues，其中包括 1000 个对话，总共 14600 个话语，并对目标主题和知识范围进行了详细注释。此外，我们提出了一个名为 Predict-Generate-Rank 的方法，包括一个用于基于知识的预测和回复生成的生成器，以及一个用于多个回复排名以减轻曝光偏差的排序器。我们进行了全面的实验证明了所提方法的有效性，并提出了几个关键发现和挑战以促进未来的研究。

Aug, 2023

我们提出了一种新颖的基于 AI 的聊天机器人学习模式，用户通过与教师机器人的对话获取信息和知识。我们的系统使用了一种新型加强自我对话模式，在不同领域之间实现知识传递和关注用户的对话。我们在三个大型公共数据语料库上进行了广泛的主客观评估，证明了我们的系统在传递知识和关注用户方面的有效性，帮助用户在不阅读文章的情况下大大提高知识水平。

May, 2022

本研究提出结合知识图谱和对话系统的方案，帮助护理依赖人群查找相关新闻文章并提供个性化推荐，旨在缓解老年人和慢性病患者生活中遇到的困难，并通过进行用户测试和规划未来工作，对该系统进行了详细阐述。

Mar, 2023

本文提出使用不断学习的方法，通过与用户进行对话，改进对话系统（chatbots）中按人工规则编译知识库和局限于理解自然语言的能力，提高在多种语言表达和聊天技能方面的用户满意度。

Sep, 2020

该研究提出了一个混合模型，结合了神经会话模型和基于规则的图形对话系统，通过聊天对话协助用户安排提醒，该系统相较于基于规则的基准系统表现出显著的改进，并结合了神经生成模型，使其足够稳健以应对实际应用场景。

Nov, 2017

本研究论文重点探讨了聊天机器人技术环境的历史、困难和前景，并提供了一种非常灵活的聊天机器人系统，利用强化学习策略改善用户互动和对话体验，使用情感分析和自然语言处理技术确定用户情绪，并探讨了聊天机器人技术发展的复杂性及其对各个领域的深远影响。

Oct, 2023

为了增加推理能力，我们通过四个阶段的过程收集有超过 10,000 篇 CNN 新闻文章的人类生成的问题 - 答案对的数据集 NewsQA，该数据集超过 100,000 个 QA 对，由众包工人提供，答案包含想对应文章的文本内容片段。人类的表现比现有神经模型的性能更好，这表明未来的研究可以在 NewsQA 上取得显著的进展。

Nov, 2016

本文提出了一种名为 “小明 bot” 的多语种、多模态软件机器人，它具备生成新闻、翻译新闻、阅读新闻和头像动画等四种能力，并且通过语音克隆技术进行多语言语音合成。此系统拥有一个动画头像，能够生成和阅读多语言新闻。自推出以来，“小明 bot” 已经写了超过 600,000 篇文章，在社交媒体平台上获得了超过 150,000 个关注者。

Jul, 2020

我们提出了一种新的端到端方法，用于内容丰富的神经会话，它将响应生成和按需的机器阅读共同建模，通过在飞行时向对话模型提供相关的长形文本作为外部知识源，每次进行问答式阅读来响应每个对话轮换，支持进一步的知识基础会话研究，我们介绍了一个新的基于外部网页的大规模会话数据集（2.8M 轮，7.4M 语句），人类评估和自动指标表明，我们的方法相对于各种先前方法，可以获得更加富有内容的响应，从而提高所生成的输出的信息量和多样性。

Jun, 2019