Vi föreslår Neural responsing Machine (NRM), en neural nätverk-baserad svarsgenerator för Short-Text Conversation. NRM tar den allmänna kodare-dekoder ram: det formaliserar generering av svar som en avkodningsprocess baserad på latent representation av ingångstexten, medan både kodning och avkodning realiseras med återkommande neurala nätverk (RNN). NRM är utbildad med en stor mängd en-runda konversationsdata som samlats in från en microbllogging tjänst. Empirisk studie visar att NRM kan generera grammatiskt korrekta och innehållsmässigt lämpliga svar på över 75 % av den ingående texten, outperforming state-of-the-arts i samma miljö, inklusive hämtning-baserade och SMT-baserade modeller.
REF presenterade en RNN-baserad metod, som är tränad utifrån ett stort antal enkel runda samtalsdata.
C L ] 2 7 A pr 2 01 5 Neural Responding Machine for Short-Text