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面向對話生成問題，提出一種構建對話生成模型的方法——基于分層編碼的深度增強學習對話模型（ EHRED），用以解決當前標準序列到序列（seq2seq）結構采用最大似然函數作為目標函數所帶來的易生成通用回答的問題。該方法結合了分層編碼和增強學習技術，利用分層編碼來對多輪對話進行建模，在標準seq2seq的基礎上新增了中間層來加強對歷史對話語句的記憶，而后采用了語言模型來構建獎勵函數，進而用增強學習中的策略梯度方法代替原有的最大似然損失函數進行訓練。實驗結果表明EHRED能生成語義信息更豐富的回答，在標準的人工測評中，其效果優于當前廣泛采用的標準seq2 seq循環神經網絡（RNN）模型5.7-11.1個百分點。
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