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面向?qū)υ捝蓡栴}，提出一種構(gòu)建對話生成模型的方法——基于分層編碼的深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)對話模型（ EHRED），用以解決當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)序列到序列（seq2seq）結(jié)構(gòu)采用最大似然函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)所帶來的易生成通用回答的問題。該方法結(jié)合了分層編碼和增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)，利用分層編碼來對多輪對話進(jìn)行建模，在標(biāo)準(zhǔn)seq2seq的基礎(chǔ)上新增了中間層來加強(qiáng)對歷史對話語句的記憶，而后采用了語言模型來構(gòu)建獎勵(lì)函數(shù)，進(jìn)而用增強(qiáng)學(xué)習(xí)中的策略梯度方法代替原有的最大似然損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明EHRED能生成語義信息更豐富的回答，在標(biāo)準(zhǔn)的人工測評中，其效果優(yōu)于當(dāng)前廣泛采用的標(biāo)準(zhǔn)seq2 seq循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型5.7-11.1個(gè)百分點(diǎn)。
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