歡迎來到《每周NLP論文推薦》。在這個專欄里，還是本著有三AI一貫的原則，專注于讓大家能夠系統性完成學習，所以我們推薦的文章也必定是同一主題的。

生成式聊天機器人是研究的熱點，現在看來，通過端到端的方式，構建一個可靠又可控的聊天機器人還是沒有太多方法。本篇我們來看看，聊天機器人的研究者們在這方面都做了哪些努力。

作者 | 小Dream哥

編輯 | 言有三

1 早期開創性的工作?

這是第一篇將SMT引入聊天機器人中實現答案生成的論文，具有開創性的意義。

文章引用量：140+

推薦指數：?????

[1] Ritter A , Cherry C , Dolan W B . Data-Driven Response Generation in Social Media[C]// Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2011, 27-31 July 2011, John McIntyre Conference Centre, Edinburgh, UK, A meeting of SIGDAT, a Special Interest Group of the ACL. Association for Computational Linguistics, 2011.

2 RNN based?

這是早期用RNN網絡實現端到端的聊天機器人研究的一篇典型論文。

文章引用量：180+

推薦指數：?????

[2] Sordoni A , Galley M , Auli M , et al. A Neural Network Approach to Context-Sensitive Generation of Conversational Responses[J]. Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine & Hygiene, 2015, 51(6):502-504.

3 LSTM based

隨著NLP的發展，end-to-end的聊天機器人研究均開始引入LSTM作為特征抽取器，這是典型的一篇。

文章引用量：130+

推薦指數：?????

[3] Li J , Galley M , Brockett C , et al. A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models[J]. Computer Science, 2015.

4 HRED Model

LSTM能夠提出長度約為500的句子的特征，但是機器人生成答案常常需要參考更長的對話歷史和語境。因此，HRED模型得以引入。

文章引用量：58

推薦指數：?????

[4] Sordoni A , Bengio Y , Vahabi H , et al. A Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder For Generative Context-Aware Query Suggestion[J]. Computer Science, 2015.

5 Attention Model

在是輸入較長時以上的機制都比較無力，為了提升答案生成能力，Attention機制開始被引入。

文章引用量：較少

推薦指數：?????

[5] Shao L , Gouws S , Britz D , et al. Generating High-Quality and Informative Conversation Responses with Sequence-to-Sequence Models[J]. 2017.

6 如何獲取文章與交流

找到有三AI開源項目即可獲取。

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

文章細節眾多，閱讀交流在有三AI-NLP知識星球中進行，感興趣可以加入。

總結

以上就是NLP中生成式聊天機器人中一些比較代表性的文章，下一期我們將具體介紹對話管理的代表性文章。

有三AI夏季劃

有三AI夏季劃進行中，歡迎了解并加入，系統性成長為中級CV算法工程師。

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總結

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