本文介绍了Ubuntu对话语料库及其在多轮对话生成中的应用，研究了多种神经网络模型，如RNN、ReCoSa和基于Transformer的DLGNet。这些模型在生成响应质量和上下文理解方面表现优异，尤其通过引入辅助任务和改进的预训练方法，显著提升了对话系统的性能。

本文综述多轮对话生成与知识融合研究，涵盖关系转移感知模型RT-KGD、序列潜变量模型SKT、常识与命名实体增强模型、主题驱动知识感知Transformer、知识图谱文本规划CETP、主题感知无监督对话建模TADAM、闲聊到任务导向过渡模型、动态主题跟踪回复选择及DSTC-10口语对话系统等方法，这些方法在自动与人工评估中多优于基线。