该研究探讨了基于深度神经网络的自动生成响应的模型，着重讨论了结构松散的任务，如基于单词级别的对话响应生成，并提出了基于生成的编码器 - 解码器神经网络架构的新模型，以增强对话的长期历史纪录、建模对话中的不确定性和歧义性、生成具有高级组合结构的响应。

Nov, 2016

本文介绍了一种基于深度强化学习的方法，使用策略梯度算法来优化基于任务且与视觉相关的对话，该方法在通过 Mechanical Turk 收集的 12 万个对话数据集上进行了测试，并提供了鼓舞人心的结果，可以解决生成自然对话和在复杂图像中发现特定对象的问题。

Mar, 2017

本论文提出了一个基于编码器 - 解码器模型的任务导向对话系统的实用且新颖的框架，使其能够完成与外部数据库的交互和独立决策，并将聊天功能与插槽填充系统交替使用，以提高领域外恢复的能力。在实验中，使用公交信息系统的真实用户数据和人际对话数据，所提出的框架表现优异，且离线评估指标和任务成功率与人类用户相当。

Jun, 2017

本文提出了一种广义的分层 Transformer 编码器框架，并通过一系列实验展示了分层编码如何帮助任务导向的对话系统中的 transformer-based 模型更好地理解上下文从而实现更好的自然语言理解。

Oct, 2020

提出一种基于神经网络的生成架构，通过潜在的随机变量来建模具有复杂依赖关系的分层结构顺序数据，将该模型应用于对话响应生成任务并与最近的神经网络架构进行比较，实验证明该模型可以提高生成长输出的准确性并维持上下文信息。

May, 2016

本研究提出一个评估聊天机器人响应的系统，利用明确的反馈机制改进神经响应图生成模型，从而获得更具连续性和参与度的响应。

Apr, 2019

本研究分析了神经网络开放领域对话系统所学习的内部表示，并评估了这些表示的质量以学习基本的交谈技巧。结果表明，标准的开放领域对话系统难以回答问题、推断矛盾并确定对话话题等任务，需要更多的研究来探讨建筑和训练方法，从而更好地捕捉有关对话的高级信息。

Jun, 2020

本论文介绍了一种学习对话信息表征、提高决策效率的方法，通过解耦对话表述中的语义和语言实现，使用学习到的表征完成对话生成、规划和增强学习等任务，在实验中效果比之前的工作更佳。

Dec, 2017

本篇论文介绍了一种新颖的响应生成系统，它可以在大量非结构化的 Twitter 会话上进行端到端的训练。该系统使用神经网络架构来解决在将上下文信息集成到经典统计模型中出现的稀疏性问题，从而允许系统考虑以前的对话话语。我们的动态上下文生成模型相对于基于上下文和非上下文敏感的机器翻译和信息检索基准具有一致的提高。

Jun, 2015

本文提出了一种将检索式和生成式对话系统相结合的方法，将检索到的候选回答与原始查询一起馈送到基于循环神经网络的回答生成器中，以使神经模型了解更多信息。 实验结果表明，这种集成方法明显优于单独使用检索和生成方法。

Oct, 2016