多轮对话生成的静态与动态注意力框架

Ubuntu对话语料库包含近100万个多轮对话，适用于神经语言模型的对话管理器。

研究采用RNN型对话模型和动态注意力机制，显著优于基线模型。

提出ReCoSa模型，能够检测相关语境并生成恰当回应，表现优于基准模型。

基于Transformer的DLGNet模型在多轮对话生成中表现最佳，主要得益于其结构和随机信息填充的组合。

研究探讨预训练和微调模式对Transformer模型在开放域对话生成中的影响。

通过辅助任务提高生成模型的质量和解码速度。

引入BERTScore和retrieval-generation训练框架，提升模型生成响应的质量。

研究上下文关注度分配问题，提出新的度量标准和优化策略，提升模型表现。

使用辅助任务改进自回归模型在开放域对话生成中的长期语境处理。

基于GPT-2的开放域对话模型通过学习上下文和回复之间的隐式模式，改进生成回复的质量。