.3 智能对话系统分类

按照对话轮数可以将智能对话系统分为：单轮对话与多轮对话。
按照对话的目的性可以分为：任务导向型（task-oriented)对话系统和非任务导向型(non-task-oriented)对话系统(也称为聊天机器人)。

1.4 对话系统的几个发展方向

深度学习已成为对话系统的一项基本技术。研究人员将神经网络应用于传统任务导向型对话系统的不同组成部分，包括自然语言理解、自然语言生成、对话状态跟踪。近年来，端到端的框架不仅在非面向任务的聊天对话系统中流行，而且在面向任务的对话系统中逐步流行起来。
深度学习能够利用大量的数据，从而模糊了任务导向型对话系统和非任务导向型对话系统之间的界限。值得注意的是，目前的端到端模型仍然远非完美。尽管取得了上述成就，但这些问题仍然具有挑战性。接下来，我们将讨论一些可能的研究方向。
①快速适应
虽然端到端模型越来越引起研究者的重视，我们仍然需要在实际工程中依靠传统的管道（pipeline）方法，特别是在一些新的领域，特定领域对话数据的收集和对话系统的构建是比较困难的。未来的趋势是对话模型有能力从与人的交