基於BiLSTM與強化學習的多元對話生成模型研究 主題 開放域對話系統的多元性問題：傳統對話系統回應單調、缺乏語意豐富性。 模型架構創新：結合雙向長短期記憶網路（BiLSTM）與強化學習（RL），提出多樣性生成架構。 技術最佳化點：語料預處理、多樣性集束搜尋、自評序列訓練方法。 實驗效果與限制：在產生品質、效率上的提升及數據不足的挑戰。 關鍵概念 問題背景： 開放域對話系統常因訓練資料偏差或解碼策...