本文提出了一种利用层次强化学习方法及潜在会话行为来设计任务导向的对话系统，可有效解决以前使用监督学习和强化学习训练的模型在用户请求满足和生成系统话语的可理解性之间难以平衡的问题，并在测试中与其他模型相比获得了更好的性能表现。

Jun, 2020

本文介绍了一种基于循环神经网络的编码器 - 解码器结构，其中引入了一个基于 LSTM 的解码器来选择、聚合输入元素上产生的语义元素，并生成所需的话语，该提议的生成器可以联合训练句子规划和表面实现以生成自然语言句子，实验结果表明，所提出的生成器不仅在所有自然语言生成领域中一致优于先前的方法，而且还具有从新领域进行泛化和从多领域数据集中学习的能力。

Jun, 2017

介绍一种新的外部记忆网络 -- 异构记忆网络（HMNs），用于解决现有的内存网络在从不同来源利用异构信息方面表现不佳的问题。该方法背景知识元组和历史的对话串都被编码和存储到记忆中，并在译码期间使用门控机制进一步增强了上下文感知性记忆。实验结果表明，与数据驱动的最新任务导向式对话模型相比，使用 HMNs 极大地提高了模型的表现。

Sep, 2019

介绍了一种基于语言模式的分层解码自然语言生成模型，与传统的基于 RNN 和 seq2seq 的编码器 - 解码器模型相比，该模型表现更好且模型规模更小。

Aug, 2018

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

本文提出了一种多模态对话系统的端到端框架，利用预训练的 DialoGPT，并利用知识库（Kb）提供更强的上下文信息来从话语中提取所需的插槽值和生成一致的响应，使用多模态层次编码器，并设计槽注意机制来聚焦于给定话语中的必要信息，最终实验结果表明，该框架在两种任务中优于基线方法。

May, 2023

本文提出了一种基于编码 - 汇聚 - 解码的深度学习模型，其中语义汇聚器是由 Aligner 和 Refiner 两个组件组成的注意力机制，用于选择和聚合语义元素，实现自然语言生成，实验证明该模型在四个不同的自然语言生成领域中性能均优于之前的方法。

Jun, 2017

本文提出了一种基于条件变分自编码器 (CVAE) 的 RNN 的跨领域自然语言生成方法，实现了高度多样性的句子生成，并在数据有限的情况下展现了更好的性能。

Dec, 2018

使用生成模型在大型对话语料库上构建开放域对话系统的任务得到了研究，这里我们扩展了分层递归编码器 - 解码器神经网络到对话领域，并证明了该模型与最先进的神经语言模型和后退 n-gram 模型有竞争力，我们进一步探讨了该方法及类似方法的局限性，再展示了如何通过从更大的问答匹配语料库和预训练的词嵌入中引导学习以提高其性能。

Jul, 2015

本文提出了基于异构图模型的情感对话生成方法，利用对话历史记录、情感流、面部表情、音频和说话人个性等多维信息来编码对话内容并生成适当情感的响应，实验结果表明，该方法可以有效地感知多源知识并生成令人满意的响应。

Dec, 2020