本文结构：
- 模型效果
- 模型的三个模块
- 模块细节
今天的论文是 《Assigning Personality/Identity to a Chatting Machine for Coherent Conversation Generation》
https://arxiv.org/pdf/1706.02861.pdf
当我们在和聊天机器人互动时，最开始往往很好奇的就是对方到底是人还是机器人呢，所以会问到一些关于对方身份的问题，这对于机器人能否通过图灵测试还是很重要的问题之一。
这篇论文提前预设好机器人的身份档案，并且做到在相关的问答中做到与设置的一致，就可以让机器人在回答时能够有一定的身份特征。和其他的区别是不用从对话中慢慢学习出个性。
模型效果：
假设机器人的预设档案为：
本论文的模型与普通的 seq2seq 效果比较为：
模型由三个模块组成：
- 一个档案检测器 Profile Detector，一是来决定是否要根据档案来回答，二是根据哪个关键字答复。
- 一个双向解码器 Bidirectional Decoder，用于从选定的档案值出发向前和向后生成答复。
- 一个位置检测器 position detector，用于预测选定的档案值后要从哪个位置开始解码，把位置传递给 decoder。
整体：
- 给定一个提问后，先看是否需要用档案内容回答，不需要的话，就用通常的 seq2seq 来生成回复；
需要的话，先用 Profile Detector 选择合适的 key－value。 - 然后用 Bidirectional Decoder 以这个 value 为起点向前向后生成答复。
- position detector 用来改善 training，test 集的差异问题，只在模型训练时用。
模型细节：
提问：x = x1x2···xn, 被 Encoder 将 post 转化后的向量 x = x1x2 · · · xn。x 的隐藏层状态由 GRU 获得 h = (h1, h2, · · ·, hn) 。
档案：{< ki, vi > |i = 1, 2, · · · , K}
回答：y=y1y2···ym
问题建模：
1. Profile Detector
1. 其中 P(z|x) 是根据提问 x，看需要用档案来回答的概率，由 Profile Detector 计算出。
由训练的二分类器得到 P (z|x) = P (z| h～) = σ(Wp h～)，h～ 是所有 hj 的和，Wp 是分类器的参数。
βi = MLP([ h～, ki, vi]) =f(W ·[ h～;ki;vi])，用来决定根据哪个关键字答复，其中 f 为 softmax 激活函数，选择概率最大的那一组 key－value。
2. Bidirectional Decoder：
2. Pfr(y|x) 是根据 x 生成 y，由通常的 forward decoder 生成。
3. Pbi(y|x, {< ki, vi >}) 是根据 x 和档案生成 y，由 Bidirectional Decoder 生成：
即 y = (yb, v～, yf ) 为生成的回复，v～ 是选中的 value：
先由 x，v～ 得到 yb，再由 x，v～，yb 得到 yf。
Pb，Pf 通过下式计算：
其中 sj 是 decoder 的相应状态，cj 是语境的向量：
P fr 和 P bi 的参数不是共享的。
3. position detector：
因为用于训练的问答句是从社交网站上获得的，前面识别出来的 value 可能并不会出现在答复中，这样 bidirectional decoder 就会不知道从哪个位置开始，所以在这一步会做相关的处理。
例如，
post x =“你-1 有-2 什么-3 特长-4 ?-5
response y =“我-1 非常-2 擅长-3 小提琴- 4
a profile key value pair “<特长, 钢琴>
那么 “小 提 琴-4 ” 的位置会传递给 decoder，然后替换成“钢 琴”。
用 P (j|y1y2 · · · ym, < k, v > )), 1 ≤ j ≤ m 来表示 yj 可以被 v 替换的概率。
计算方法用两个单词的距离：
P(j|y,< k,v >)) ∝ cos(yj,v)
损失函数：
由两部分组成：
L = L1 + αL2
1. L1 是生成答复的，根据最开始的问题模型可以得到：
D( c) 是只有 post-response 对的，D(pr) 是 post，value-response 的。
2. L2 是 profile detector 预测是否用档案及用哪个关键词的，根据前面定义过的 P(z|x) 和 βi：
z＝0 不用，z＝1 用， k^ 是锁定的 key。
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