关于我们： 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (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，并发表多篇顶会论文。 工作岗位：研究型实习生 (Research Intern) 工作地点：北京市朝阳区望京东园四区9号楼阿里中心望京A座 研究方向： 一、多轮对话中的自然语言核心技术研究 1. 融合多源异构知识的多轮对话模型 2. 跨领域的多轮对话策略研究 3. 基于对话上下文的语言理解（如指代消歧、省略补全等等） 4. 低资源（Low Resource）下的自然语言理解 二、面向Table数据的语言理解和多轮对话技术研究 1. 复杂自然语言的Semantic Parsing技术 2. 多轮对话中的Semantic Parsing技术 3. 多表对话中的Semantic Parsing技术 4. 跨领域的Semantic Parsing迁移技术 5. 基于Table的多轮对话中的推理技术 三、面向Conversational AI的大规模预训练模型

阿里巴巴-达摩院对话团队诚招Research Intern 特别是意图理解/NLU方向，欢迎私聊了解更多 ----- 阿里巴巴-达摩院-自然语言智能-实习生招募 招聘岗位：Research Intern 工作地点：北京 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）

关于我们： 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (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，并发表多篇顶会论文。 工作岗位：研究型实习生 (Research Intern) 工作地点：北京市朝阳区望京东园四区9号楼阿里中心望京A座 研究方向： 一、面向Conversational AI的大规模预训练模型 二、人机对话中的自然语言理解核心技术研究 1. 复杂句的深层语义理解（Semantic Parser） 2. 基于对话上下文的语言理解（如指代消歧、省略补全等等） 3. 多源异构知识增强的语言理解 4. 低资源（Low Resource）下的自然语言理解 5. Robust-NLU模型 三、面向多模态的人机对话交互技术研究 1. 融合视觉、语音等多模态信息的复杂上下文理解 2. 基于深度增强学习的多模态对话管理 3.多模态语义约束下的自然文本生成和图像视频生成 4. 多模态用户的建模和交互 5. 跨领域的多模态对话迁移技术 四、面向Table数据的语言理解和多轮对话技术研究 1. 复杂自然语言的Semantic Parsing技术 2. 多轮对话中的Semantic Parsing技术 3. 多表对话中的Semantic Parsing技术 4. 跨领域的Semantic Parsing迁移技术 5. 基于Table的多轮对话中的推理技术

关于我们： 阿里巴巴达摩院对话智能团队 (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，并发表多篇顶会论文。 工作方向： 1. 自然语言理解 • 低资源（Low Resource）下的自然语言理解 • 基于表格的语义解析（Text2SQL） • 深层语言理解与句法解析 2. 人机对话 • 多模态对话交互（语音、图像、视频） • 端到端对话模型 • 基于问答对 / 知识图谱的对话系统 3. 自然语言生成 • 融合外部知识的对话生成 • 可控对话生成 • 开放域对话生成