智能对话系统已经成为AI领域的热点方向之一，受到学术界和工业界的广泛关注。相较于传统的任务导向型对话系统，智能助手型对话系统更注重交互的自然流畅和用户体验，能够与用户进行多轮闲聊和问答交流。然而，智能助手型对话系统的研发面临着许多挑战，例如知识获取、情感理解和个性化定制等。因此，该文提出了一个面向智能助手型对话系统的知识增强框架，并探讨了相关的关键技术。1.该框架通过知识图谱和文本语料库等方式获取丰富的知识资源，为对话系统提供强有力的知识支持。2.该框架采用了深度学习和自然语言处理技术，实现了对用户输入的情感识别和对话历史的理解。4.该框架提供了个性化的对话生成和回复推荐功能，以满足不同用户的需求。该文的研究成果对于推动智能助手型对话系统的发展具有重要的理论和实践意义。
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