综述了最近关于谈判对话系统的研究，包括任务、评估和方法论，探讨了多模态、多方和跨文化谈判情景，并旨在为社区提供系统的谈判对话系统概述以及为未来研究提供启示。
Feb, 2024
基于对话的人工智能协作可以在协作问题解决、创造性探索和社交支持方面起到革命性作用。本调查从传统的手工制作和信息状态方法到 AI 规划启发的方法，回顾了协同对话系统中对话管理范式的演变。然后，将焦点转向当代的数据驱动对话管理技术，这些技术旨在将深度学习在填充表格和开放领域环境中的成功经验转移到协作场景。本文还分析了一组将神经方法应用于协同对话管理的最新作品，突出了该领域的主要趋势。希望本调查为未来协同对话管理的发展提供基础背景，特别是在对话系统社区继续积极探索大型语言模型的潜力的情况下。
Jul, 2023
本文介绍了对话系统的主要概念，分类和开发过程中的评估方法，其中包括人类评估和问卷调查。为了减少人力投入，我们介绍了各种对话系统的评估方法，覆盖了任务导向、交互式和问答式对话系统，并介绍了其关键技术。
May, 2019
本文正式定义和介绍了社会影响对话系统的类别，该类别通过自然对话影响用户的认知和情感反应，从而引起思想、观点和行为上的变化。作者编制了各种任务、数据集和方法的调查，汇编了七个不同领域的进步情况，并讨论了所研究系统的共性和差异，指出了局限性并提出未来的研究方向。本研究作为社会影响对话系统的全面参考，可以激发在这个新兴领域更专注的研究和讨论。
Oct, 2022
本篇论文综述了对话系统的历史发展、基本操作、训练数据集、机器学习方法和评价指标，并探讨了该领域目前面临的挑战和未来前景。
May, 2023
探索预测谈判中两个重要的主观目标 - 结果满意度和合作方感知的情感属性，分析情感属性在预测中的作用，并研究了三个情感维度：表情符号、词汇和语境，以设计适应性的谈判代理人。
Jul, 2021
这篇文章总结了基于深度学习的对话系统的最新进展和研究方向，讨论了如何通过深度学习在任务导向和非任务导向模型中学习有意义的特征表示和响应生成策略。
Nov, 2017
本篇调查研究基于深度学习的对话系统，综述了当前对话系统的研究成果，并分析了模型类型和系统类型两个角度。此篇研究是目前最全面和最新的，深入涵盖了流行的技术，为对话系统领域的新手和想要快速了解最新技术的专业人员提供了很好的启示。
May, 2021
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
本综述论文提供有关积极对话系统的综述，包括设计和挑战等方面，以及对话类型和实际应用的相关信息。