A Persona-Based Neural Conversation Model论文
问题：同样的问题，不同的表述，生成的回复就不一致。 解决方法：在seq2seq的的decoder 加入了用户向量，类似词向量，利用用户帐号信息，如性别，方言等训练而成。 实验数据是Twtter的数据，所以会有这些用户数据。 Speaker Model 选取LSTM为Seq2Seq模型的基本单元，LSTM主要的公式如下： 作者给增加了一个向量，可以看做是把变成了,如下所示： Speaker-Ad
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