第一反应是找开源的相关工程项目学习修改

【 在 catting 的大作中提到: 】：
已经具备了NLP基础的知识储备，包括seq2seq、Bert等，现在想尝试做一个智能对话系统。看网上一堆任务式对话系统、
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做个任务型对话系统比较靠谱，我以前在公司就干这个的。
首先确定一个domain，比如关于时间的，
然后编写各种各样的问题，并给问题加标签，比如intent, slots。
利用这些问题作为训练数据，训练BERT或者Seq2seq模型，用以识别intent和slots。
根据intent和slots，编写或者生成回答。

Amazon的Alex有开放接口，用于给开发者开发自己的喜欢的对话，可以参考下。

【 在 catting 的大作中提到: 】
: 已经具备了NLP基础的知识储备，包括seq2seq、Bert等，现在想尝试做一个智能对话系统。看网上一堆任务式对话系统、生成式对话系统等等。但是无从下手，求问该如何学习？谢谢
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在Speech and Language Processing这本书里，有一章是关于对话系统的。中文书的话，在京东看到一些，不过没读过。

简单的单轮的任务型对话系统，可以简化为两个模块
（1）NLU模块，主要是探测intent和槽位词的，这个需要训练个分类器，比如BERT或者SEQ2SEQ模型
（2）NLG模块，给出问题的回答，自己编写一些回答就可以。


【 在 catting 的大作中提到: 】
: 嗯嗯，我感觉您给的建议非常中肯。
: 我也是想着做一个任务型对话系统。我在网上查了一些资料和博客，但是都是关于理论的，基本都是关于系统结构NLU、NLG、槽位啥的。
: 但是看完这些理论，我依然无从下手。
: ...................
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