2016年微軟、Facebook、Amazon等公司分別發布了各自的相關產品，原因有如下兩點：
特點：
問題：
特點：
問題：
壹般由3個核心模塊構成：自然語言理解（NLU）、對話管理（DM，包括DST和DPO）和自然語言生成（NLG）
如圖所示，僅看右側就好，左側是語音到文字的轉換及其逆過程。其中NLU叫做SLU了，其實是壹個意思。
示例：
輸入 ： 查壹下明天到上海的機票
輸出 :
主要任務：
實現方法：
示例：
DST ：
DPO :
DST ：通過自然語言的結構化表示，理解、捕捉用戶的意圖、目標
DPO ：與用戶交互，獲取到缺少的信息
實現方法：有限狀態自動機(FSA)、填槽法、基於實例的方法、基於規劃的方法和貝葉斯網絡
實現方案：
目前基於深度學習的seq2seq（亦稱Encoder-Decoder）生成式端到端模型快速發展