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1．2．2生成式對話聊天系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
生成式聊天對話是指由訓練好的模型自動生成逼真的聊天對話內容，而非事
先編寫的規(guī)則或預定的回復，它可以模擬人類的對話方式和語言能力，使計算機
能夠和人類進行自然的對話。生成式聊天對話歷史可以追溯到二十世紀五十年代
早期，當時人工智能研究的先驅們開始探索如何使用計算機生成自然語言。在六
十年代科學家們開始開發(fā)人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)使用推理和搜索算法來模擬人
類思維和語言生成能力。其中一個著名的例子是麻省理工學院在一九六六年開發(fā)
的Eliza【2l】程序，它是一個早期的對話系統(tǒng)，能夠使用一些簡單的規(guī)則來模仿心
理醫(yī)生的對話風格。隨著計算機處理能力的提高和自然語言處理技術的發(fā)展，生
成式聊天對話的應用逐漸普及。二十世紀七十年代，科學家開始嘗試使用模式匹
配技術來模擬人機對話，但是這種技術受限于預先設定的模式，無法實現(xiàn)自由流
暢的對話。到了二十世紀八十年代，科學家開始探索基于規(guī)則和知識庫【22】的對話
生成技術，利用知識庫中的信息來回答用戶的問題，這種方法可以實現(xiàn)更加自然
的對話。但是，這種方法需要大量的手工制作和維護知識庫，而且對于一些復雜
的問題，知識庫中的信息往往不夠完整。在二十世紀九十年代，人們開始探索使
用統(tǒng)計模型和機器學習算法來生成自然語言。這些算法能夠從大量的語料庫中學
習語言模型，然后使用這些模型來預測下一個單詞或短語的可能性，從而生成流
暢的對話內容。
近年來，隨著深度學習的興起，生成式聊天對話技術又取得了重大進展。通
過已有的深度學習模型，包括RNN和Transformerl23】模型，可以在不需要顯式規(guī)
則或手工特征工程的情況下，從大量的對話數(shù)據(jù)中學習生成對話的模式。這些模
型能夠自然地生成流暢的對話內容，并且在與人類進行對話時表現(xiàn)得越來越自然
和逼真。該技術已經(jīng)被廣泛應用于智能客服、聊天機器人、語音助手等領域。最
近幾年，研究人員不僅僅考慮能否生成通順的回復，還研究了如何使生成的回復
具有多樣性。Li【24垮人從模型生成的語句對未來的影響角度出發(fā)，模擬虛擬代理
間的對話，并評估了模型的互動響應。Ludwig[25]等人提出了一種新的生成對話代
理(Generative Conversational Agents。GCA)對抗性學習方法，假設GCA是一個生
成器，目的是騙過判別器，把對話看成人類或機器生成的鑒別器，鑒別器會接收
上下文對話和當前令牌的不完整答案作為輸入，作者提出的新方法驗證了通過反
向傳播進行端到端訓練的可能性，通過自我對話，為對抗訓練生成大量多樣性數(shù)
據(jù)，并提高了與訓練數(shù)據(jù)無關問題的性能。由于互聯(lián)網(wǎng)上大量數(shù)據(jù)的生成和研究
人員對生成式對話模型的不斷創(chuàng)新，遷移學習也滲透進了對話生成領域。Wolft26】
等人提出了一種新的名為TransferTransfo方法來生成數(shù)據(jù)驅動對話系統(tǒng)，該方法
結合了基于遷移學習的主題訓練案和高容量Transformer模型，通過結合多個無
監(jiān)督預測任務的多任務目標來進行微調。Csakyt271等人針對當前基于神經(jīng)網(wǎng)絡的

對話模型缺乏多樣性并且對開放域對話生成沒有意義的回復的問題，提出了一種
通過從訓練集中去除通用對話來過濾數(shù)據(jù)集的方法，該方法使用的是簡單基于熵
的方法，并且無需人工監(jiān)督。之前的對話模型通常為平面模式，將對話上下文直
接串聯(lián)后輸入模型中來預測回復，然而這種方式卻沒有考慮到對話上下文之間的
動態(tài)信息流。Li[28】等人于是介紹了一種對上下文建模的動態(tài)流機制，作者通過處
理大規(guī)模預訓練中每個句子帶來的語義影響，提出三個訓練目標來捕獲對話語句
中的信息動態(tài)。Moorjanit29】等人提出在預訓練語言生成模型中注入用戶的風格偏
好，利用有限的人類判斷來引導風格分析模型，并增加判斷子集，將學習到的文
本樣式添加進基于GPT-2的文本生成器中，同時平衡流暢性和樣式采用。