深度学习技术已深刻改变对话系统的设计与实现，使其具备更强的理解和生成能力。以下是关键知识点：
核心技术
序列建模
- 使用RNN、LSTM或Transformer处理自然语言序列
- 通过注意力机制捕捉上下文依赖关系
预训练语言模型
- BERT、RoBERTa等模型在对话理解中的应用
- 微调技术实现任务特定的对话响应
强化学习优化
- 通过Policy Gradient提升对话策略
- 奖励函数设计影响对话质量
应用场景
- 🎯 智能客服：实现多轮对话与意图识别
- 📱 聊天机器人：自然流畅的对话生成能力
- 📊 个性化推荐：结合用户历史对话分析偏好
学习资源
📌 本教程通过代码示例演示如何构建基础对话模型，建议搭配深度学习框架指南同步学习