据微软官方消息，在今年的NeurIPS大会上，来自蒙特利尔理工学院，蒙特利尔魁北克人工智能研究所，微软研究院蒙特利尔与Element AI的研究团队将在会上发表一篇关于缩小目标型聊天机器人与闲聊型聊天机器人差异的推荐对话研究。据了解，该研究团队收集分析了超过11000个对话数据集，在经过交叉检查后筛选出高质量标签，并将这些标签用于训练聊天机器人的组件。研究人员称虽然该项研究的基线实施并不完美，但它展示了数据集收集Scheme语言所带来的可能性和挑战。