檢索式多輪對話系統論文：Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network 閱讀筆記
此篇文獻是百度發表於ACL2018網絡 對話系統中，因爲在context和response中有兩種匹配對：（1）表面文本相關（2）潛在依賴，即在語義和功能上相關。以前論文多關注表面相關，對潛在依賴關注較少，因此本文努力解決這個問題。且對話系統中多采用RNN結構，但用RNN捕捉多粒度的語義表示花費代價較大，因此文本所有采用基於注意力機制的結構。框架 模型結構如上圖所示。看起來很複雜，拆開來一點點看。
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