本文提出了一种基于序列到序列学习的个性化响应生成方法，使用初始化和适应两个阶段，模拟人的响应风格并生成个性化的响应，使用人工评估的方法进行模型评估。结果表明该方法可以很好地模拟人类的响应风格并生成个性化响应。

Jan, 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

该研究提出了一种自适应的多课程学习框架，用于训练神经对话生成模型。研究对话的复杂性，分析对话复杂性的多个方面，并在现有的 3 个语料库上进行实验。结果表明，该框架实现了较高的学习效率和有效性。

Mar, 2020

本文提出通过对话策略来规划目标响应的内容和风格，促进神经响应生成方法生成更为准确、有效和吸引人的回应，通过 Topical-Chat 数据集的自动注释，得到包括对话上下文、目标对话行为、话题信息等方面的行动计划。作者进一步调查了不同的对话策略模型来预测行动计划，证明了在句子级别和依托对话策略的生成模型所生成的回复更具适切性，并且控制效果更为出色。

May, 2020

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 DOM-Seq2Seq，一种基于领域目标序列到序列模型和领域分类器的领域感知神经网络模型，用于生成具备智能响应的域感知对话系统，并通过对比 Seq2Seq 模型的性能指标进行评估。

Aug, 2017

本文提出一种基于人设适应注意力 (PAA) 的对话生成框架，该框架可在考虑对话上下文和人设的情况下，自适应地整合来自人设和上下文信息的权重。与强基准相比，实验结果表明，所提出的 PAA 框架在自动和人类评估方面均具有优越性，并且与在全数据设置下训练的大型模型相比，所提出的 PAA 方法可以在低资源组态下表现出与之相似的结果。

Oct, 2022

本文提出了一个基于生成对抗网络的两步框架，通过自编码学习语句的有意义表征，并学习将输入映射到响应表征上，最终将其解码为响应句子，经定量和定性评估证明相对于现有的最先进方法，该模型生成的响应更具流畅性、相关性和多样性。

Nov, 2019

本文旨在通过引入额外的输入模式来捕捉多轮对话中的其他属性 (例如说话人身份、位置、子主题等), 来扩展基于人物的 Seq2Seq 神经网络对话模型，同时修改了现有的 hredGAN 架构。通过比较在多轮对话语料库 (如 Big Bang Theory 和 Friends 的电视剧系列和 Ubuntu 对话语料库的客户服务交互数据集) 上的表现，我们证明了 resulting persona hredGAN ($phredGAN$) 在当这些外部属性的情况下比现有的基于人物的 Seq2Seq 和 hredGAN 模型更优秀，表现出更好的对话生成效果和表达一致性。

Apr, 2019

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