End-to-end aktivitetsorienterade dialogsystem lider vanligtvis av utmaningen att införliva kunskapsbaser. I detta dokument föreslår vi en ny men ändå enkel slut-toend differentiable modell som kallas memoryto-sequence (Mem2Seq) för att ta itu med denna fråga. Mem2Seq är den första neurala generative modellen som kombinerar multihop uppmärksamhet över minnen med idén om pekarnätverk. Vi visar empiriskt hur Mem2Seq kontrollerar varje generations steg, och hur dess multi-hop uppmärksamhetsmekanism hjälper till att lära korrelationer mellan minnen. Dessutom är vår modell ganska allmän utan komplicerade uppgiftsspecifika konstruktioner. Som ett resultat visar vi att Mem2Seq kan tränas snabbare och uppnå den senaste prestandan på tre olika aktivitetsorienterade dialogdatauppsättningar.
REF föreslog en generativ modell: Mem2Seq för ett aktivitetsorienterad dialogsystem som kombinerar multi-hop uppmärksamhet över minnen med pekarnätverk.