Neural Dialogue Generation

构造 chatbot 的难点：
1. 计算机需要理解你所问的内容
2. 计算机需要对你的问题生成有意义的序列，这需要领域知识、对话上下文、世界知识

背景知识

一开始利用 SMT 来生成响应，利用 phrase-base MT 抽取高频模式：

后来用神经网络 encoder-decoder 架构来做：

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Mutual Information for Response Generation

一般的 seq2seq 模型总是趋向于生成一些很宽泛的回答，比如“I don’t know”等等，而一些特定的、有意义的回答就排的比较靠后。

解决这一问题的一种方式是增加一些规则，但是效果并不好。所以考虑引入源端和目标端的互信息，利用互信息来减少这些宽泛的响应，从而生成有意义的响应。
A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models 利用下面的公式作为目标函数

T̂ =argmaxT{(1−λ)logp(T|S)+λlogp(S|T)}

最终在 Twitter 对话数据集上获得了很好的效果。结果示例

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Speaker Consistency

目前的模型下，多轮对话中存在响应不一致的问题：同样的问题，换一种问法之后得到了不同的答案，而且答案不一致。

A Persona-Based Neural Conversation Model 针对这个问题，将用户身份（比如背景信息、用户画像，年龄等信息）考虑到模型中，构建出一个个性化的 seq2seq 模型，为不同的用户，以及同一个对不同的对象对话生成不同风格的响应。

下面给出了结果，User1 采用这篇文章的模型，User2 是普通的 seq2seq 模型，高下立判

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Multi-context Response Generation

这主要是要解决多轮对话中利用之前的问题和答案，对新的问题产生答案

目前最好的方式是 Attention、Memory Networks，平衡多个上文对当前对话的影响

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Reinforcement learning for Response Generation

Supervised Learning 针对打好标签的数据能做的不错，但是如果标签在学习时并不明确呢？强化学习就是为解决这类问题而生。它由以下几个部分组成（以围棋 Go 举例）：

• 状态集合 S （Go 的当前面板）
• 动作集合 A （在什么位置落子）
• 奖励 Reward（吃掉对手的子或者赢取游戏）

目标是通过最大化全局奖励函数，学习在一个给定状态下采取何种动作。

为什么 RL 能够帮助我们生成对话？

• 一方面，我们可以自己设计真实世界的奖励函数（有趣 VS. 无趣；有信息量 VS. 无信息量）
• 另一方面，我们可以看到这次对话对未来的影响

借助 RL 希望能够将对话持续更久，在多轮后仍然能够产生有意义的响应。

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Slide 地址：http://web.stanford.edu/class/cs224u/materials/cs224u-2016-li-chatbots.pdf