本文提出基于联合循环卷积神经网络结构的统计语言生成器，可以在不需要语义对齐或预定义语法树的情况下，训练对话行为 - 话语对。客观指标表明，在相同的实验条件下，这种新模型优于以前的方法。人类评委的评估结果表明，它产生的不仅是高质量而且是语言上多变的话语，而且与 n-gram 和基于规则的系统相比受到更多的青睐。

Aug, 2015

本文提出了一种将对话级别的语篇信息融入语言模型中的上下文语言模型，该模型在 Switchboard Dialog Act Corpus 上表现出比传统单轮 RNN 语言模型更好的性能。

Jan, 2017

本文提出了一种新颖的潜变量循环神经网络架构，用于同时建模词序列和相邻句子之间的（可能潜在的）言语关系。它通过循环神经网络生成单个单词，并可以使用潜在变量表示言语关系。该模型可以使用既包括言语关系分类又包括词预测的训练目标，从而优于最先进的替代方案，它可以用于隐含语篇关系分类以及对话行为分类。在测试时间通过潜在言语关系求和，我们获得了一个获得语篇的语言模型，从而改进了一个强大的 LSTM 基线。

Mar, 2016

本文提出了一种基于多模态循环神经网络 (m-RNN) 的模型，实现图像内容的生成式描述，模型包含句子的深度循环神经网络和图像的卷积神经网络两个子网络以及它们的多模态层，经验证在三个基准数据集上的表现优于现有方法，还可以应用于图像或句子的检索任务，比现有直接优化排名目标函数的方法取得了显著的性能提升。

Oct, 2014

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

通过学习多个判别模型的混合，帮助生成自然语言的循环神经网络更好地表达与 Grice 最大化原则这样的语言规律相关的交际目标，从而提高生成文本的连贯性、风格和信息质量。

May, 2018

本文提出了一种基于多模态循环神经网络的模型，用于生成图像标题，并在四个基准数据集上验证了该模型的有效性。

Dec, 2014

提出了一种基于神经网络框架的分层学习方法，通过监督学习和强化学习相结合，实现了对话管理任务中的有效性以及在高噪声的情况下提高性能。

Jun, 2016

该研究提出了一种通过对话上下文进行关系推理来指导神经响应生成的方法，并在多方对话中展示出优于基线模型的效果。

Mar, 2024

本研究提供了一种训练多领域、基于递归神经网络的语言生成器的程序，包含了多个适应步骤，并利用伪造数据和领域内句子的优化目标函数，旨在在新的、看不见的领域内显著减少培训的数据需求，其语料库评估结果和主观测试都表示该程序可以在保证 BLEU 分数和槽误差率竞争力的同时大幅提高语言生成器性能。

Mar, 2016