我们提出了一种多任务框架，作为会话中三个主要检索任务（个人选择、知识选择和回复选择）的通用检索器，通过设计一个双编码器体系结构来检索相关上下文，通过点积方法检索适合的候选项，并引入两个损失约束来捕捉对话上下文和不同候选项之间的微妙关系。实验证明我们的模型在训练领域内外都能取得最先进的检索质量，揭示了其成为同时用于不同候选项选择任务的通用检索器的潜在潜力和泛化能力。

Feb, 2024

本文提出了一个多任务句子编码模型 (MSEM) 用于 Paraphrase Identification（PI）问题。我们使用连接图表示句子之间的关系，并应用多任务学习模型来解决句子匹配和意图分类问题。此外，我们实现了一个通用的语义检索框架，结合了我们提出的模型和近似最近邻（ANN）技术，可以在在线服务中快速地找到最相似的问题。实验结果表明，我们提出的方法与现有的句子匹配模型相比具有优越性。

Nov, 2019

本论文提出了一种基于多任务学习的框架，通过引入指针设备的语义解析模型和新型类型感知实体检测模型，实现共享监督信号、减轻误差传播影响，并在大规模对话问答数据集上进行实验，将总体 F1 分数从 67％提升到 79％。

Oct, 2019

使用检索式建模的思想，为会话助手的多领域任务定向语义解析问题引入了 RetroNLU 方法，通过在序列到序列模型中扩展检索部件，我们的技术在语义解析的不同语言表达复杂度下均比基线更为出色，尤其是在数据稀缺环境下，只需 40％的数据即可达到基线模型准确度的匹配，超越基线方法 1.5％的绝对宏 - F1。

Sep, 2021

使用顺序匹配网络（SMN）解决对话中响应选择的问题，该网络通过循环神经网络（RNN）建立了对辞话关系的建模并比现有工作取得更好的响应选择结果。

Dec, 2016

本文介绍了一个多任务学习的神经检索模型，该模型在少样本、领域内外多种问题下表现良好，能够有效地检索到相关上下文信息，并且在多个基准测试中实现了与或优于目前的最新技术结果。

Jan, 2021

提出了一种名为 MDS-S2 的新型多模式任务导向对话系统，通过从知识库中获取相关属性和关系知识，设计了多级知识组成模块以及一组潜在查询变量以实现表征级别的语义规范化来解决文本响应生成过程中的关键问题。

May, 2023

本文介绍了一种利用卷积深度结构语义神经网络特征进行信息检索的模型，以实现在与用户进行对话时产生人类般的对话互动，该模型采用上下文敏感的方法，具有显著优于传统基线模型的检索响应相关性。

Jun, 2016

本论文提出了一种适用于面向任务的对话系统的语义表示形式，该表示形式可以表示诸如共参照和上下文传递等概念，实现了对话过程中的全面理解。此外，更提出了一种新的 Seq2Seq 模型用于基于会话的解析，并在 ATIS、SNIPS、TOP 和 DSTC2 等数据集上获得了更好或相当的性能。

Sep, 2020

本文提出管道系统及语义检索中间层制定通用设计指南。在事实检查和开放领域多跳 QA 中，该系统取得了表现。统计分析表明，中间层语义检索提高了上游信息的筛选效率，下游建模的数据质量，实现了学习上下文逻辑结构的机器阅读。

Sep, 2019