本文探讨了半监督学习在神经对话系统中的应用，利用未标注数据减少对话状态注释需求，并提出了端到端对话模型。研究表明，大型语言模型在多轮任务中的表现优于专门模型，通过无监督方法识别槽位模式显著提升了对话状态跟踪和响应生成的效果。