最近在思考对话系统的方向，想选择一个方向做深入的研究，所以找了这篇综述性的文章阅读一下。对文章中提到的感兴趣的文章做一个记录，方便后面研究的开展。
介绍
文章将对话系统分为任务导向模型和非任务导向的模型。
任务导向模型主要用来完成某项特定的任务，比如订票系统。这种应用的场景就决定了任务导向的模型往往是特殊定制的，泛化性和鲁棒性都不会太好，我们不太可能要求一个任务导向的模型既能帮助我们定机票又能辅导孩子学习。另外，任务导向的模型通常需要对外部知识库进行查询，以满足对于信息的需求。所以，传统的任务导向的系统是pipeline方式的，需要多个步骤完成整个任务，每个任务对于我们是可见的，涉及到人工特征和人为设定规则，昂贵其耗时，限制应用领域的扩展。不过现在也有方法使用端到端的方式实现任务导向的模型，后面会介绍相应的论文。
非任务导向性的模型最典型的就是闲聊机器人了。微软的小冰就是一个闲聊性质的机器人。非任务导向的模型主要有两种实现方式，生成方法和检索方法，生成方法就是seq2seq了，也是一个研究的热点方向（关于seq2seq在对话系统的应用和论文，可以看下我的这篇文章）。基于检索的方法是从现有的知识库中选择最佳的回答作为回复输出。
说一点个人的想法。虽然这篇文章将对话系统分成了两种模型，但是我感觉两者的结合是未来对话系统的发展方向。首先，任务导向的系统又是一个刚需，可以大大节省人力物力成本，所以无论是单独做任务导向的系统还是与非任务导向系统结合，都会一直做下去。同时，任务导向系统是一个相对严肃的事情，系统的设计需要考虑到完成一个任务的严谨性，也就是说对于大部分的回复需要是确定正确的并且是可控的，这实际上是在限制生成模型在任务导向系统上的使用。非任务导向的系统就轻松一点，可以适度的产生一些不那么正确的回复，更需要产生类人的回复，生成模型是使用的一个热点。现在对其与生成模型的结合的研究也是很火的。相对于其他方法，生成模型更有前瞻性，感觉是未来发展的方向。
那么为什么说任务导向和非任务导向的结合是未来的方向，因为现在各大厂都在竞相做这方面的事情，像小米的小爱同学，百度的度秘，苹果的Siri，他们都可以与对话者进行闲聊式的对话，可能他们偏重的方向不同，但目标都是可以帮助我们完成一件事情，交互追求的是活泼的闲聊式对话。特别是物联网的快速发展，对于这种对话系统的需求会越来越大。过去互联网交互更多的体现在搜索上，感觉未来的这个角色应该是对话系统来扮演的。
好了，说了一点自己的想法，下面回到论文上来。因为我更关注的是端到端的方式，生成模型和检索模型，所以下面就挑选这几个方面的内容做笔记。
任务导向系统
pipeline方面的东西不写上来了。