FCS 前沿研究：使用变分循环指针生成网络来生成信息丰富的且多样的多轮情感对话

　　情感可控的多轮对话生成任务是针对对话者双方的对话历史◆◆★★■，通过理解其中蕴含的意图和情感，依据指定的情感类别生成情感一致且共情的回复语句■★◆◆。

　　由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊◆■★■◆★，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学■◆◆■★、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群■◆■，其中13种被SCI收录◆■★◆，其他也被A&HCI、Ei■★◆■■◆、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。

　　Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文■★★◆、研究论文等★■。本刊主编为周志华教授◆★◆，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成■◆◆。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊■◆★◆；两次入选★★◆★■“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选■■◆◆■“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

　　本文的目标是为了在生成的回复语句中表达合理的和不同的情感激发实体◆■，从而同时保持情感对话生成的信息度和多样性。因此◆■◆◆■，本文首先将情感因素融入到指针生成网络(Pointer-Generator network)来从复杂的上下文中拷贝情感激发的实体■■★。其次，针对随意的和非目标导向的对话生成任务，本文进一步利用序列潜在变量来改善拷贝过程◆★■◆★，从而可以预测多样的实体。此外，本文在解码过程中融入了一个情感模式来评估情感词语的生成概率，从而促使回复语句表达显示的情感。

　　在这个任务中，传统的方法的重心在于回复语句中的情感表达，但是却只能生成无意义的和枯燥的情感回复★◆。启发于关于情感激发表达的心理学理论■★■■，本文认为在对话生成中融入这些表达可以提高对话生成的效果以及增强用户满意度。情感激发表达是指可以引起回复语句特定情感的实体相关的词和短语■■◆■◆★。通过选取来自的500个随机选取的多轮对话，在对最后一轮情感回复语句的统计后可以看到，97.8%的语句包含了情感激发表达，并且60★◆◆.1%的表达包含在对话历史中◆★。