智能音箱、智能客服等作为对话系统的常见应用，在我们生活中越来越常见。对话系统，也称会话代理，一种模拟人类与人交谈的计算机系统，即智能 agent，旨在可以与人类形成连贯通顺的对话，通信方式主要有语音/文本/图片，或者手势/触觉等其他方式。
随着大数据和深度学习技术的发展，对话系统作为 NLP 落地的重要方向之一，使人机对话不再是幻想。从类型上来说，智能对话系统主要分为任务型、问答型和闲聊型。近年来，目标（任务）导向型对话系统引起许多研究者的关注。任务型是为了完成某特定任务，比如说订机票，不仅需要应答用户，还需要去查询机票情况，和执行相应的动作。
作为 ACL 和 ISCA 所属的关于对话系统的兴趣小组的年度会议，SIGDIAL 2020 已经开幕。清华 COAI 小组题为《Is Your Goal-Oriented Dialog Model Performing Really Well? Empirical Analysis of System-wise Evaluation》（《你的目标导向型对话模式表现得很好吗？
系统评价的实证分析》）荣获 SIGDIAL 2020 最佳论文，其第一作者为清华大学研二学生高信龙一。
AI TIME PHD 对话系统专题第一期，特邀高信龙一对任务导向型对话型进行评测。创建一个任务导向型对话系统以完成用户需求在近年成为 AI 研究热点问题，虽然很多研究提出新的方法以评价或改进个别模块的性能，在关于各个组件如何促进一个对话系统的整体性能上还缺少全面的实证分析。
本次报告中，讲者将系统性的介绍任务导向型对话系统评测，并针对各类模型、各类配置、各类设定的多轮对话系统进行全面的系统评测，并作详细的实证分析和讨论。
第一期将于 2020 年 7 月 10 日 19:30-20:30 进行，报告题目为《任务导向型对话系统评测》。嘉宾简介：高信龙一，清华大学计算机系 2019 级硕士生，交互式人工智能组成员，师从黄民烈副教授。主要研究方向为对话系统、推荐系统与强化学习。已在 ACL、EMNLP、WWW 等顶级会议上发表数篇论文。
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