EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）是核算语言学和自然语言处理范畴的尖端世界会议之一，也是整个核算机科学范畴被引用量次数最多的会议之一，由ACL旗下SIGDAT安排，每年举行一次，Google Scholar核算语言学刊物方针中排名第二。EMNLP论文当选规范极为严厉，EMNLP 2020共收到有用投稿3114篇，选用754篇，选用率仅为24.82%。在行将举行的EMNLP学术会议大将展现自然语言处理范畴的前沿研讨效果，这些效果也将代表着相关范畴和技能细分中的研讨水平以及未来开展方向。

  引荐式对话体系因其巨大的商业潜力在最近引起了广泛重视，这类体系首要经过对话引出用户偏好，然后依据引出的偏好供给高质量的引荐。将此类对话划分为多个子方针(如交际谈天问答、引荐等)，有利于体系在不同子方针下检索到更适宜、更精确的常识。论文中的KERS由三个模块组成:对话引导模块、编码器和解码器，如图2所示。该解码器包括三个新机制：序列留意机制，噪声过滤机制、常识增强模块。关于每个对话回合，对话引导模块猜测该回合的子方针，并为下一个答复挑选常识。然后，编码器对子方针、所选常识和对话上下文进行编码。终究，编码器的输出被输入到解码器以生成终究的对话回复。

  KERS中的序列留意机制增强了子方针引导，噪声过滤消除了不相关和不必要的常识，常识增强模块增加了所选常识在呼应生成中的重要性。试验依据成果得出，该办法在DuRecDial数据集上不管是主动评价仍是人工评价方法都取得了SOTA的成果。

  多年来，小i机器人很重视产学研的深度结合，研制根究技能创新，也一向将最新的认知智能技能讨论研讨效果和落地使用展现于世界尖端学术会议和赛事中。此次联合论文当选EMNLP 2021是继本年小i机器人与华东师范大学联合宣布的另一篇论文《An Argument Extraction Decoder in Open Information Extraction》当选ECIR 2021后，再次被世界尖端会议选用，展现出了小i机器人超强的技能堆集实力。未来，小i机器人也会继续将先进的认知智能技能与工业使用相交融，赋能工业高质量开展，用认知智能技能探究人工智能的无限或许。