人机对话系统是人工智能的重大挑战之一。目前的自动人机对话系统（如Siri和小冰）在自由对话条件下，都是以被动应答的形式为主，即顺着用户话语回复，尚不能主动完成话题迁移。然而，类比人与人之间的实际对话，新的话题应由双方交替引入；机器也应承担主动引导话题的任务，尤其是当对话陷入僵局，即用户对当前话题没有兴趣时，需由机器主动提出新话题，打破尴尬，使得对话更好地继续。
近日，588888纽约国际官方网站网络与信息系统研究所张铭教授课题组博士研究生李想与百度自然语言处理部严睿（信息学院2013届博士毕业生）针对以上问题展开合作研究。课题组首次提出能够使机器主动引导话题的框架与方法，使得机器不再一味地被动应答。具体说来，从“何时引导”“引导什么”“如何引导”三个方面，首先发现用户认为当前话题无趣的时刻，接着通过挖掘知识图谱寻找可能引导的新话题，并从语料库中检索出候选回复，最后提出一个新颖的排序算法，以得到最佳、最终回复。该方法通过人工评测判定，在对话陷难以继续进行的情形下得以引导话题，效果明显超出原有系统。研究成果以《StalemateBreaker：一种在自动人机对话中主动引导话题的方法》（StalemateBreaker: a proactive content-introducing approach to automatic human-computer conversation）为题的论文呈现，于2016年4月初被人工智能领域顶级国际会议——人工智能国际联合大会（International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI）接收，第一作者为李想，通讯作者为张铭，论文合作者还有软件研究所、高可信软件技术教育部重点实验室博士研究生牟力立。论文的预印版立即得到国外科技新媒体The Snack和国内外媒体（如《每日邮报》、环球网、《今日头条》等）争先报道和推荐。
张铭课题组长期从事人工智能和机器学习领域的研究，在海量信息检索、机器学习、文本挖掘、自然语言处理、社会网络分析等方向取得一系列重要成果，近年来在《美国电气电子工程师学会知识与数据工程汇刊》（IEEE TKDE），美国计算机学会知识发现与数据挖掘会议（SIGKDD）、人工智能国际联合大会（IJCAI）、美国人工智能协会人工智能会议（AAAI）、计算语言学协会年会（ACL）等领域一流国际期刊和会议，以及国内核心期刊发表学术论文150余篇，曾获2014年国际机器学习会议（ICML）最佳论文奖、2016年国际万维网大会（WWW）最佳论文提名。
本项研究得到国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划（即“973计划”）、高等学校博士学科点专项科研基金的支持，也是与百度公司机器人助手产品“度秘”的联合课题。
