「PhD Talk」是 PaperWeekly 的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。這是第?21?期「PhD Talk」

本期 PhD Talk，來自北京航空航天大學的博士生吳俁，將帶大家回顧近幾年來聊天機器人領域的發展，并仔細對比檢索式聊天機器人和生成式聊天機器人的優點和缺點。

在此之后，他還將以第一作者的身份，深度解讀北京航空航天大學和微軟亞洲研究院于 AAAI 2018 發表的工作?Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies。

該工作致力于在對話生成時構建動態辭典，使得 deocding 速度加快，并與此同時去除不相關詞匯的干擾。使得在不影響效果的情況下，使得在線生成的速度加快 40%。

■?論文 | Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies

■ 鏈接 | https://www.paperweekly.site/papers/1267

■ 作者 | Yu Wu, Wei Wu, Dejian Yang, Can Xu, Zhoujun Li, Ming Zhou

嘉賓介紹

吳俁

北京航空航天大學博士生

吳俁，2014 年獲北京航空航天大學計算機科學與技術學士學位，同年攻讀北京航空航天大學計算機科學與技術博士學位，導師為李舟軍教授。研究方向為聊天機器人，文本匹配和文本生成。曾在 ACL，AAAI，COLING 等會議上發表多篇文章。

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PhD Talk

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基于動態詞表的對話生成研究

北京航空航天大學博士生吳俁

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活動形式：PPT直播

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12 月 27 日（周三）20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A

長按識別二維碼，進入直播間

*或使用斗魚App搜索「1743775」

往期回顧

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基于生成模型的事件流研究 + NIPS 2017 論文解讀

亞馬遜高級應用科學家熊元駿：人類行為理解研究進展

清華大學馮珺：基于強化學習的關系抽取和文本分類

基于雙語主題模型的跨語言層次分類體系匹配

東南大學高桓：知識圖譜表示學習

帶多分類判別器的GAN模型

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播预告：基于动态词表的对话生成研究 | PaperWeekly x 微软亚洲研究院的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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