这一期主要介绍两篇个关于对话系统的论文，有国外作者的，也有国内学者的论文，希望能在对话系统上给大家一些思路。
1.Not All Dialogues are Created Equal: Instance Weighting for Neural Conversational Models
论文来源：http://cn.arxiv.org/abs/1704.08966
简介：不论是基于检索来找response还是基于生成来出response，都需要考虑对话的context，简单的、没有取舍地将context作为condition来产生response都存在一定的问题。本文提出了一种weighting model加入到对话生成模型中，对context进行了重要性区分，从而检索出/生成更加合理的response。
2.Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog
论文来源：https://openreview.net/forum?id=S1Bb3D5gg¬eId=S1Bb3D5gg
简介：这篇文章是描述一种解决端到端面向目标的对话系统的构成方案。作者研究端到端系统在目标导向的对话应用中的优缺点，提出一个训练端到端目标导向对话系统的数据集，同时把对话任务分解成几个子任务分别进行分析。并没有采用以前多级pipeline来做，算是一种新的思路。
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