最近学习了一篇ACL会议上的文章，讲的是做一个短文对话的神经反映机，
原文：
会议：ACL（2015）
文章条目： Lifeng Shang, Zhengdong Lu, Hang Li:
Neural Responding Machine for Short-Text Conversation. 1577-1586
写下学习笔记：
拓展：Attention Model 注意力模型，本文中提到所采用的Encoder-Decoder框架。
可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。
X表示输出的句子，Y表示输出的句子。
Encoder对输入句子进行编码，转化成中间语义表示
Decoder对中间语义及已经生成的历史信息y1,y2,…生成i时刻要生成的单词yi
，很多个yi串起来就形成了Y，即输出的句子。
其中编码和解码都有很多可用的神经网络模型，如CNN/RNN/LSTM/深度LSTM等等，有很多种组合可以尝试。在文本处理中比较常见的Endocer和Decoder都采用RNN模型。
而本文也采用了seq2seq(Sequence to Sequence)模型，该模型可以运用在很多地方，比如说文章自动摘要、机器翻译、人机对话等等。(其实就是一个Encoder和Decoder模型，然后Encoder和Decoder用的都是RNN中的GRU网络)。因此本文中的Encoder-Decoder模型本质上来说应该是这样的：
Short-Text Conversation（STC）指的是单轮对话任务——也就是对于每一个输入post给出一个对应的response。以往的STC方法主要有两种：检索式的方法（retrieval-based method）和统计机器翻译（statistical machine learning， SMT）。但是检索式的事先都固定好了，太缺乏多样性，而统计机器翻译将它作为一个翻译任务，而有时候post和respond是完全没有一点语义关系的。
本文采取通用的Encoder-Decoder模型，同时利用了seq2seq模型，在编码和解码的过程中都用的是循环神经网络CNN中的GRU（没有用LSTM是因为LSTM的参数太多，用GRU相对简单一些并且效果还不错），并设计了一个基于神经网络的短文对话响应机NRM(相当于机器对话)，训练数据是通过微博收集的大量一轮的对话。
首先获取数据，遵从经典的步骤，首先是删除无意义词如”wow”；筛除广告；只留前30个人的回复。
接下来转化的模型：
主要是这个L很重要，要能够表示输入句子的特性，这里要用到注意力模型确定h中的哪一步分需要着重考虑。由输入数据和y1,y2,…yi-1决定。
解码用到下面的模型：
虚线代表 g(.) ，实线代表 f(.)
编码方案提出了三种：
global scheme（NRM-glo）：
简单定义 hT 为Ct
local scheme（NRM-loc）：
这里用到了注意力模型（AM模型），动态决定
，而
，
hybrid scheme combines the aforementioned 2（NRM-hyb）：
第一种全局的方法能抓住post的全局特征，而第二种局部的方法能倚靠AM模型选择不同位置的单词作为重要特征，因此第三种方法可以混合一下前两种方法。模型如下：
实验证明检索式的方法效果和NRM-glo差不多，因为它基本使用的都是预定义的responses，不会有一些语法上的问题，同时匹配特征保证了responses和post的相关性，
因此从表面上看来这是最合适的回答，但是实际上它只是重复了post说的内容而已，而NRM-hyb结合了global和local的优点之后，performance明显好于其他方法。