在今年7月的ACL会议上，诺亚的研究人将发表一篇论文【1】，提出一种新的完全基于神经网络的对话模型“神经响应机”（Neural Responding Machine，NRM），用于人机之间的单轮对话（single-turn dialog）。诺亚从2013年开始将深度学习引入自然语言对话中，在短文本对话领域已有一系列的工作【2】【3】【4】。前述论文【1】也已经于今年3月初在arXiv上公布，那也是NRM概念首次面世。

当然，NRM以及随后出现的类似模型，如Google的Neural Conversational Model（NCM）【5】（ 诺亚模型的参数远少于Google模型，但二者在自然语言对话应用前景的优劣还有待研究）, 还停留在对复杂语言模式记忆和组合上，尚无法在对话中使用外界的知识。例如，在对“看了昨晚恒大的比赛了吗？”这样的句子，无法给出真实的状况（例如昨晚恒大比赛的结果）相关的回复。

所以，NRM模型的提出，无疑带来了更多的可能性和想象空间。事实上，诺亚已经以此为基础展开深度学习在对话方面的深入研究，包括多轮对话（multi-turn dialog），与强化学习（reinforcement learning）结合的对话管理，以及在对话中引入知识（knowledge）等。

【1】L. Shang, Z. Lu, and H. Li. Neural Responding Machine for Short-text Conversation. In Proceedings of ACL,2015.

【3】 Z. Ji, Z. Lu, H. Li. An information Retrieval Approach to Short-text Conversation. arXiv: 1408.6988, 2014.

【5】 O. Vinyals, and Q. V. Le. A Neural Conversational Model. arXiv: 1506.05869，2015

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