自然语言处理领域的现代机器学习技术可用于自动生成目标导向对话系统的脚本。本文提出了一个研究自动生成目标导向对话系统脚本的通用框架，并描述了一种用于预处理 JSON 格式对话数据集的方法。比较了基于 BERTopic 和潜在狄利克雷分配的两种提取用户意图的方法，并比较了基于逻辑回归和 BERT transformer 模型的两种分类用户语句的算法实现。与其他方法相比，使用 bert-base-uncased 模型的 BERT transformer 方法在精确度（0.80），F1 分数（0.78）和马修斯相关系数（0.74）等三个指标上表现更好。

Dec, 2023

本文设计了一个目标导向的交互式系统，儿童可以通过诸如 “见面打招呼” 和 “Simon 说” 游戏等一系列交互活动与代理互动。研究人员探索了各种特征提取器和模型，以提高意图识别精度，并借助注意力模型等新颖的方式利用先前的用户和系统互动来进行对话适应，从有限的训练数据中引导学习的模型具有更好的性能。

Dec, 2019

提出了一种基于增量学习框架的任务导向对话系统（Incremental Dialogue System (IDS)），可以在不预定义用户需求的情况下进行设计，并引入不确定性估计模块和在线学习模块来评估和适应未被考虑的用户需求，最终可在未知环境下获得出色的性能。

Jun, 2019

本文提出了意图发现框架，通过自动聚类类似用户话语并手动注释，再通过对未被聚类映射的话语标记意图标签和标记传播，从原始对话中生成意图训练数据，以有效地解决在聊天机器人开发过程中遇到的用户话语分类问题，并验证了该框架的有效性。

May, 2020

本文探讨了任务导向对话系统的最新研究进展和挑战，特别在三个关键领域进行了深入讨论：提高数据效率、模拟多回合动态以优化任务完成性能，以及将领域本体知识与对话模型集成。此外，还评估了最近的对话进展和一些常用的语料库。我们相信，这虽然不是一个完整的调查，但它仍然可以为未来任务导向对话系统的研究提供启示。

Mar, 2020

本文提出了一种使用规划技术处理说明性对话代理的方法，从模型征集到生成的计划的执行，涵盖过程的所有方面，同时介绍了一种全新的计划编码方法、多种规划接口和一个强健的执行者。

Oct, 2019

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

使用大型语言模型（LLMs）的上下文学习能力与业务逻辑的确定执行相结合，描述了一种构建面向任务的对话系统的系统。与主要用于行业的基于意图的 NLU 方法相比较，我们的实验表明，使用我们的系统开发聊天机器人所需的工作量明显较少，这些聊天机器人可以成功地进行复杂对话，并且我们的系统对于大规模任务导向的对话系统具有可扩展的有益特性。我们提供了我们的实现用于使用和进一步研究。

Feb, 2024

本研究基于师生范式构建了一个弱监督数据集，整合粗细分类策略实现用户意图检测，实验表明，基于此方法的模块化对话系统能够以更高的成功率实现任务目标并生成更连贯的响应。

Dec, 2022

本研究针对限定领域 API 的局限性，采用一种基于查询 - 选择 - 回应的方法，引入了外部非结构化知识资源，通过对话上下文信息的提取和增强实现了对超出 API 覆盖范围用户请求的响应，并在 DSTC9 Track 1 基准数据集上实现了全自动和人工评估的最优性能，验证了我们的贡献的有效性。

Jun, 2021