歡迎來到《每周NLP論文推薦》。在這個專欄里，還是本著有三AI一貫的原則，專注于讓大家能夠系統性完成學習，所以我們推薦的文章也必定是同一主題的。

今天推薦FAQ相關的論文，FAQ是聊天機器人的一種，它主要是基于用戶的question，匹配相應的答案，返回給用戶answer，沒有太多的多輪交互。FAQ有較多的應用，如天貓精靈，小度等。

作者&編輯 | 小Dream哥

1?The Ubuntu Dialogue Corpus

第一篇論文給出一個較早的問答對匹配模型，基于RNN分別對Question和候選Answer進行特征提取，再通過矩陣運算計算相關度。

本篇論文還介紹了The Ubuntu Dialogue Corpus數據集，可以用于FAQ的研究。

文章引用量：100+

推薦指數：?????

[1] Lowe R , Pow N , Serban I , et al. The Ubuntu Dialogue Corpus: A Large Dataset for Research in Unstructured Multi-Turn Dialogue Systems[J]. Computer Science, 2015.

2 基于LSTM和CNN的匹配模型

隨著NLP的發展，LSTM和CNN開始引入，作為特征提取層。如下圖所示，特征提取之后，再計算相似度。

因為BERT是趨勢，這里介紹一篇基于BERT的FQA論文。

文章引用量：80+

推薦指數：?????

[2] Tan M , Santos C D , Xiang B , et al. LSTM-based Deep Learning Models for Non-factoid Answer Selection[J]. Computer Science, 2015.

[3]?Yan R , Song Y , Wu H . Learning to Respond with Deep Neural Networks for Retrieval-Based Human-Computer Conversation System[C]// the 39th International ACM SIGIR conference. ACM, 2016.

3 結合context的multi-view模型

隨著FAQ的發展，開始考慮用戶上下文來匹配答案。考慮語境，能夠更為精準的找到答案。

文章引用量：較少

推薦指數：?????

[4] Xiangyang Zhou , Daxiang Dong, et al?. Multi-view Response Selection for Human-Computer Conversation. Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.

[5] Yu Wu , Wei Wu, et al?. Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots. Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.2017.

4 一個應用BERT的例子

因為BERT是趨勢，這里介紹一篇基于BERT的FAQ論文。如下圖所示，基本的模式類似，只是在特征提取時，用了BERT，具體細節，感興趣的同學可以看論文。

文章引用量：較少

推薦指數：?????

[6] Wataru Sakata , Tomohide Shibata , Ribeka Tanaka , et al. FAQ Retrieval using Query-Question Similarity and BERT-Based Query-Answer Relevance. arXiv:1905.02851v1.

5 如何獲取文章與交流

找到有三AI開源項目即可獲取。

https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

文章細節眾多，閱讀交流在有三AI-NLP知識星球中進行，感興趣可以加入。

總結

以上就是NLP中聊天機器人中一些比較代表性的文章，下一期我們將具體介紹生成式機器人的文章。

有三AI夏季劃

有三AI夏季劃進行中，歡迎了解并加入，系統性成長為中級CV算法工程師。

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總結

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