【摘 要】
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聊天机器人是一种可以与人进行对话的程序。时至今日，聊天机器人技术受到了学术界和工业界的广泛关注，不仅成为一个热点课题，也软硬件领域都陆续进入了实用，发挥了重要的作用，有着良好的商业前景。 聊天机器人的个性化回复是指相比于其他的聊天机器人，一个聊天机器人针对各种回复能够做出自己有特色的回答。聊天机器人的个性化可以提升聊天机器人对话的趣味性，吸引用户与之持续交互。目前，聊天机器人技术普遍采用生成式回
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聊天机器人是一种可以与人进行对话的程序。时至今日，聊天机器人技术受到了学术界和工业界的广泛关注，不仅成为一个热点课题，也软硬件领域都陆续进入了实用，发挥了重要的作用，有着良好的商业前景。
聊天机器人的个性化回复是指相比于其他的聊天机器人，一个聊天机器人针对各种回复能够做出自己有特色的回答。聊天机器人的个性化可以提升聊天机器人对话的趣味性，吸引用户与之持续交互。目前，聊天机器人技术普遍采用生成式回复方法。普遍认为，生成式回复方法存在着容易生成高频却无意义的句子或自相矛盾的句子等问题，而聊天机器人的个性化可以有效地改善这些情况。
本研究主要关注聊天机器人的信息个性化，让聊天机器人能够在合适的条件下，使用给定的自身信息回复用户。本研究对该领域的相关成果进行总结和归纳，整理了流水线机制和端到端两种思路的个性化对话生成方法，并提出了新的方法，此外还构造了一个可以用于聊天机器人信息个性化的数据集。
在数据集方面，本研究使用爬虫技术获得小说语料库，从中提取出了小说对白语料库，而后采用主题词表的方法，从中无监督地获取了家族、所在地域两种类别的个人信息对话，并对语料质量进行了人工评估。
在流水线机制方面，本研究把个性化回复定义为三个任务：用户意图判断、询问类别判断与回复生成。三个任务除共享预训练的模型之外，在训练过程中相互独立。本研究对每个任务的表现进行了单独的评测，也对流水线机制回复的效果进行了评测。
在端到端生成方面，本研究把端到端的个性化对话生成分为两种思路：显式的以个人信息为中心生成回复的思路以及隐式的结合分类信息的思路，对损失函数的参数设置以及显式、隐式两种思路都进行了实验。
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