科技：1、自然语言处理从人写规则到机器数据学习规则又演变现在的深度学习
2、深度学习解决了自然语言处理的词语形态问题、句法结构问题、多语言问题、联合训练问题、领域迁移问题以及在线学习问题；深度学习的自然语言处理的边界有数据边界、语义边界、符号边界、因果边界
3、神经网络可以很好地捕捉句子的结构，无需进行句法分析，系统可以自动获得处理复杂结构句子翻译的能力。
4、在神经网络机器翻译框架下，端到端训练成为标准模式，所有模块构成一个有机的整体，针对同一个目标函数同时训练，有效避免了错误传播，提高了系统性能。
5、系统中的多个技能，包括控制家电、播放音乐等，如果进行单个处理的话，各项技能之间会“打架”，因此就需要将这些问题进行共性任务处理，这样的话就会变得非常复杂，所以对话系统在这种共性任务上的研究，是比较值得探索的。