1. 自然语言理解 工作内容： • 各种资源（Rich/Low Resource）下的自然语言理解； • 各种结构化程度（结构化/半结构化/非结构化）下的自然语言理解； • 对话管理 (Dialog Management) 模型的研究及开发； • 知识挖掘和知识图谱建设； • 基于知识图谱的问答（KBQA）；基于表格的智能问答（TableQA）；基于QA对的智能问答（FAQs）；

【关于我们】 对话智能团队 (Conversational AI) 专注于自然语言处理和智能人机交互的创新研究和大规模应用，打造了智能对话开发平台Dialog Studio以及KBQA、TableQA、FAQs、MRC等智能问答技术，在自然语言理解、多轮对话管理、用户模拟器、元学习、强化学习、迁移学习等多个方向上取得前沿进展。其中Dialog Studio平台在阿里巴巴经济体（如淘宝、优酷等）、淘宝天猫商家、钉钉千万企业、公有云、私有云（政务行业、运营商行业、金融行业等）、国际化（东南亚6国）等业务中大规模应用，赋能各行各业开发者自主构建对话机器人。在少样本学习、多轮对话、Semantic Parsing、可控文本生成等方向均处于业界领先水平，并发表多篇论文。 【研究方向】 1. 自然语言理解 • 低资源（Low Resource）下的自然语言理解； • 基于对话上下文的语言理解（如指代消歧、省略补全等等）； • 深层语言理解（Deep Semantic Parsing）。 2. 人机对话 • 对话管理 (Dialog Management) 模型的研究及开发； • 用户模拟器 (User Simulator) 的研究和开发； • 数据驱动的对话流自动构建； • 多模态交互（文本、语音、图像、视频等）。 3. 知识图谱和智能问答 • 基于知识图谱的问答（KBQA）； • 基于表格的智能问答（TableQA）； • 基于视觉信息的开放域知识问答（OKVQA）