原论文

1、Abstract

与以往CRS相比提出两种新的优化方式：
BOE loss：提供了一个额外的监督信号来引导CRS从人类的书面话语和知识中学习。
Infusion loss：词嵌入和实体嵌入更加拟合。

2、Introduction

2.1.以往CRS局限性：

例如以往的KBRD，KGSF都是将recommender提到的内容作为推荐内容。重心放在了条目预测任务，而不是推荐任务。导致条目被重复推荐，影响用户体验。
以前的方法产生的回复一般，为了生成多样化回复，引入了DBpedia、ConceptNet等外部知识。但现存的crs数据集和外部KG存在语义鸿沟。例如采用REDIAL+DBpedia子图的组合，在KG中除了电影实体，只有8%的实体出现在REDIAL里，同时回复中含有实体的概率为1/4，所以用以前的模型，很难给出新实体作为推荐实体。词嵌入和实体嵌入存在差异性，现存模型实体嵌入作为生成回复的额外特征，没有显示地为关系建模。
以前模型中出现的KG是不完整的，因为抽取的是子图，所以可能包含一些不相关的信息并丢失高阶邻居，这限制了它们对推荐和响应生成模块的潜在作用。

2.2 本论文方法及贡献

BOE loss：提供额外的监督信号，引导模型不仅能从训练数据中，而且能从推荐实体的邻居节点中获取具有丰富知识的回复。
Infusion loss：在词语和实体两大空间中，通过最小化距离来实现互通。

创建TMDKG！！！

3、KECRS模型架构

3.1 KG嵌入

RGCN

3.2 推荐模型

搜索utterance中的所有实体，找到后去图网络中取出embeddingH。
实体的所有嵌入组成矩阵经过SA，得到ce，ce与提及到的实体嵌入HI内积找出最相似实体以作为推荐条目。
损失函数：交叉熵。

3.3 对话模块

3.3.1 encoder

3.3.2 decoder

encoder+decoder是常规操作

3.3.3 实体选择

与上文类似

所有实体中在当前j step时的概率分布。

整句话结束时，每个实体出现的概率分布。

交叉熵损失函数来拟合所有一跳邻居的分布。

3.3.4 嵌入对齐

目的：让H和WEm中代表同一实体的嵌入分布距离更近。

（个人猜想最外层可能应该加上sigmoid）

用欧氏距离拟合指示函数。

将vocabulary embedding与entities embedding距离拉近，所以可以将选择的实体分布（BOE)直接加入总预测中。从而解决了回复单一的问题。而实际推荐的条目却没有用于生成回复。

4、实验结果对比

5、未来工作

再在此模型基础上再充分利用关键字。（其实KGSF就已经利用了关键字）
利用KG改进REDIAL数据集，从而增加推荐条目与回复的相关性。

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