任務型對話系統的畢業設計涉及多個核心技術，以下是壹些主要的技術領域：
1.自然語言處理（NLP）：這是任務型對話系統的基礎，包括分詞、詞性標註、命名實體識別、依存句法分析等。這些技術有助於理解和解析用戶輸入的自然語言文本。
2.語義理解：通過深度學習和知識圖譜等技術，實現對用戶輸入的深層語義理解，從而更準確地把握用戶需求。
3.對話管理：負責對話的流程控制和策略選擇，包括意圖識別、槽位填充、對話狀態跟蹤等。對話管理需要根據用戶的輸入和系統的狀態，選擇合適的回復策略。
4.對話生成：根據對話管理的結果，生成合適的回復文本。這通常涉及到序列到序列（Seq2Seq）模型，如循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）和Transformer等。
5.個性化推薦：根據用戶的歷史行為和興趣，為用戶推薦相關的信息和服務。這可能涉及到協同過濾、基於內容的推薦等技術。
6.多輪對話：在多輪對話中，系統需要能夠記住之前的對話內容，以便更好地理解用戶的需求。這通常需要使用上下文向量或註意力機制等技術。
7.語音識別與合成：為了提供更自然的交互體驗，任務型對話系統可能需要支持語音輸入和輸出。這涉及到語音識別（ASR）和語音合成（TTS）等技術。
8.情感分析：通過對用戶輸入的情感進行分析，可以更好地理解用戶的需求和情緒，從而提供更貼心的服務。情感分析通常涉及到情感詞典、機器學習分類器等技術。
9.數據挖掘與分析：通過對大量用戶數據進行挖掘和分析，可以發現用戶的行為規律和需求特點，為對話系統的優化提供依據。
10.系統優化與評估：通過對對話系統的性能進行持續優化和評估，可以提高系統的準確率、響應速度和用戶體驗。這可能涉及到強化學習、遷移學習等技術。