2021年，对话系统该如何学？

最近有收到对话系统方向小伙伴的私信，

结果大部分同学的问题出奇一致：

我不由得感慨，同一个世界，同一个论文难题。

对话系统作为NLP领域的核心研究课题，其中任务型对话系统在学界和工业界都有非常大的需求，也是当下的研究热点，与各种方法论紧密联系。现在其实有很多研究工作虽然都取名叫做自然语言理解，但是也是包含在对话系统这一范畴内的。

而对话系统与预训练模型、小样本学习、图模型等方法结合，是出论文的好方向。

但想要找到论文的创新点，就必须把对话系统方向的基石性论文全部吃透。

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Step2：精讲对话系统基石论文 — JointBERT

《Bert for Joint Intent Classifification and Slot Filling》简称JointBERT。

这篇文章出自阿里达摩院。本文将BERT引入到NLU任务中，并且采用联合训练的方式提升模型效果。其已经由300+的引用量。并且这篇文章在业界应用广泛。

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② 死磕算法模型

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