針對目前智能服務系統在服務過程中存在的人機交互語 義理解不夠深入、服務適配實時性差、以及智能化優化不足 等問題,利用深度學習、強化學習、知識圖譜等技術手段, 重點研究:1)高效低成本的服務數據獲取方法,為各類基 于機器學習的服務模型提供高質量訓練數據;2)面向服務 過程的深度語義理解,包括服務意圖識別、服務過程抽取、 事件檢測等;3)面向復雜服務需求的服務任務智能調度, 結合具體服務場景展開基于多目標多約束的智能優化。