中国人大 | CRSLab：对话推荐系统开源库

随着对话系统和推荐系统的快速发展，新方向——对话推荐系统（Conversational Recommender System，简称CRS）也开始了蓬勃发展，其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好，以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异，使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说，更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。

为帮助大家快速上手研究对话推荐任务，中国人民大学AI BOX团队推出了开源项目CRSLab ——一个用于构建对话推荐系统（CRS）的开源工具包，在这里我们致力于帮您实现一键复现，快速开发，自动评测的一条龙服务，相关代码和对应论文目前也已经开源。

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.00939.pdf
• 项目GitHub地址：https://github.com/RUCAIBox/CRSLab
• 一键安装：pip install crslab

目前为止，工具包支持以下几大功能：

• 便捷的使用方法：新手别害怕，CRSLab提供了简单而灵活的配置，快速调用分分钟的事；
• 6个数据集和18个模型：各种数据预处理已帮您完成，各种新模型也适配完毕，任君取用；
• 多样的评测方式：各个自动的评测指标都已经帮您实现，甚至还有人机交互的接口哦；
• 通用和可扩展的框架：还不满意？框架给您搭好，函数接口给您安排上，想怎么玩就怎么玩；

感兴趣的可以尝试使用。

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